小米第二款旗舰 SoC，刚刚正式公布！

刚刚，小米玄戒技术沟通会上，小米玄戒负责人朱丹一口气介绍了三款芯片。

其中主推的就是 AI 旗舰 SoC ——玄戒 O3。

敢叫 AI 旗舰，小米这次是把 AI 能力塞进了芯片的每一个模块——

不仅有独立的 NPU，CPU 和 GPU 上也全都搭载了 AI 功能。

基础性能方面，其安兔兔跑分超过了 522 万，是安卓阵营首个突破 500 万的 SoC。

在下个月发布的小米旗舰折叠手机 18 Fold 中，玄戒 O3 将首发搭载。

每个模块都 All in AI

玄戒 O3 是小米首款 AI 旗舰 SoC，这次几乎把 AI 计算能力塞进了每一个模块。

先说 CPU，里面新增了两个矩阵计算引擎单元，采用 SME2 指令集，算力 3.5TOPS，专门给 CPU 上运行的轻量级 AI 算法兜底。

端侧翻译、音视频理解、图形编码这些场景，性能提升都在 30% 到 40% 以上。

GPU 子系统则首发 8 核神经加速单元，总算力 36TOPS，这颗单元解决的是图形渲染的 AI 超分和插帧计算。

传统方案里，GPU 要先把数据通过 SoC 和 DDR 传给 NPU，NPU 算完再原路传回来，两次数据搬运，两次时延。

玄戒 O3 把这套计算直接塞进了 GPU 的渲染管线内部，两次搬运一次都不用了。

效果摆出来看，用玄戒 O3 将 540P 两倍超分到 1080P，画质和原生几乎没有差异，功耗还能降低 20%。

想要更高画质，超分到 3.2K 的效果已经优于原生 1080P。

哪怕在 3.2K 超分插帧同时开启的高负载下，30 分钟游戏帧率依然能稳定在满帧 120 帧。

NPU 是这一代升级幅度最大的部分，整体架构针对大模型做了深度优化。

其核心是两个计算单元，张量计算单元适合大规模矩阵运算，矢量运算单元适合通用计算，再配合片上存储和带宽协同工作。

数字上，玄戒 O3 拥有 200TOPS 的 Tensor 算力，INT8 精度下是玄戒 O1 的 2.2 倍；Vector 算力做到 3.13TFLOPS，相比玄戒 O1 提升 6.8 倍。

算力之外，团队还联合小米 MiMo 团队，为 NPU 定制训练了一款 5-bit 量化模型。

传统 INT4 方案需要 16 个值表示一个权重，新方案只用 5 个值就能完成量化，再结合霍夫曼无损压缩编解码技术——高频数据用低比特表示，低频数据用高比特表示，把权重带宽压得更小。

实验结果，玄戒 O3 上的平均位宽做到了 2.6 比特，内存带宽减少 30%。

放到 MiMo-3B 模型上实测，Prefill 性能提升 40%，Decode 性能提升 45%，功耗还降低了 26%。

基础性能也都拉满

AI 之外，玄戒 O3 的旗舰性能同样是硬指标。

先看 CPU，这次玄戒 O3 采用十核全大核架构，包括 6 个超大核加 4 个大核，最高主频 4.35GHz。

跑分上，单核 3945 分，多核 15221 分，相比玄戒 O1 提升 60%。

GPU 这次首发 16 核图形处理器，支持第三代光追技术，性能翻倍。

多项跑分测试中，玄戒 O3 相比玄戒 O1 分别提升 94%、85% 和 182%。能效曲线上更是跨代升级，功耗降低 64%。

按行业惯例，每一代 GPU 相比上一代的平均提升幅度也就 20% 到 30%，玄戒 O3 把这个数字做到了 85% 的性能提升、64% 的功耗降低。

ISP 演进到第五代，最高支持 4.32 亿像素的传感器，最大带宽 24Gbps，支持 4K 60 帧的 AI 降噪常开夜景视频。

跑分不是全部。用户 80% 的使用场景集中在中低负载区间，这一直是玄戒团队重点打磨的方向。

玄戒 O3 的中低负载能效曲线相比玄戒 O1 再优化 12.5% 的功耗，性能与能效两头都没落下。

算力强、能效好，只是做了一半。

要把这些性能真正发挥出来，还得靠存储子系统和总线子系统兜底。

玄戒 O3 存储的思路很直接——大容量分层缓存，靠近计算，缩短数据和计算单元之间的距离。

总线的思路也不复杂，通过更高带宽、更低时延，让数据更快、更顺畅地到达该去的地方。

片上缓存方面，玄戒 O3 的 CPU 拥有 12MB 的 L2 cache、16MB 的 L3 cache，还首次增加了 16MB 超大容量的 SLC（system cache）。

加上其他缓存，芯片总片上存储高达 60MB。

片外存储上，玄戒 O3 是全球首个支持 LPDDR6 的移动处理器。

相比 LPDDR5X，单通道位宽从 16 比特扩展到 24 比特，可为 SoC 带来每秒 113.8GB 的传输带宽，比玄戒 O1 整体提升 48%。

大容量缓存解决了数据的 " 就近供应 "，接下来要解决的是访存时延——

从 CPU 发出请求到数据返回，这段等待时间直接制约日常使用体验。玄戒 O3 针对时延的三个影响因素——协议转换、物理路径、资源竞争——分别下了功夫。

协议转换上，玄戒 O3 用一套统一的融合总线架构和统一传输协议，替代了此前 CPU、总线、DDRC 之间不同 IP 交换时反复转换协议的老方案，相比玄戒 O1 降低 75% 的协议转换开销。

物理路径上，团队专门为 CPU 到总线到 DDR 的数据通路设计了顶层金属走线，减少多级驱动，单这一项优化就能把传输时延降低 10% 以上。

资源竞争上，玄戒 O3 引入数据预取技术。

CPU 在 L2 未命中、向 L3 发起读取的同时，就已经向 DDRC 下发指令，让数据提前预取到片上 buffer，省去了 DDRC 到 DDR 这一段的等待时间。

三项优化叠加，结果是玄戒 O3 的静态时延低至 82 纳秒，动态时延低至 177 纳秒。相比玄戒 O1 的 121 纳秒和 384 纳秒，分别降低 32% 和 54%。

小米基于大数据分析发现，日常使用中 30% 的卡顿，根源不在算力不够，而在资源等待——一个任务要等 CPU、等 GPU、等总线、等 IO。

找到病灶之后，玄戒 O3 设计了一套从软件到芯片的保障机制。

玄戒 O3 让关键任务在所有等待环节获得最高优先级，说白了就是「组团插队」，统一提升任务优先级。

硬件层面也做了配合。

玄戒 O3 增加了对负载、总线、温度、电压等状态的实时监控，再结合用户场景建模提前预测负载，选出功耗最优的配置组合。

相比玄戒 O1，这次调控维度还新增了 SLC 和 DDR，能给出全局资源的能效最优解，实现低至 1 毫秒的全局资源实时管控。

结果，高频使用场景下，功耗收益普遍在 20% 以上。玄戒 O3 还支持了最新的 H.266 硬件解码能力，功耗进一步大幅下降。

还有两款芯片同时亮相

除了玄戒 O3，小米这次还带来了另外两颗芯片——玄戒 O100 和玄戒 D100。

玄戒 O100 定位是端侧 AI 大模型计算的专用加速芯片，要解决的是内存带宽跟不上算力增长的问题。

它带来每秒 1.2TB 的传输带宽，比采用 LPDDR5X 的旗舰手机快 16 倍。

芯片内置 14 个 AI 计算核心，支持在 prefill 和 decode 阶段动态切换环形与广播两种数据拓扑结构，端侧运行 3B 模型可实现每秒 330 token 的输出速度。

玄戒 D100，定位智能驾驶高算力 AI 芯片，同样采用 3 纳米工艺，搭载 20 核高算力 CPU 和 16 核高性能 NPU，是国内首款 3 纳米智驾芯片，最大支持 200B 参数规模的本地模型部署。

基于 D100，小米还展示了一台 AI Cube 原型机，机内集成了玄戒 O3、O100 和 D100 三颗芯片，本地部署 120B 和 3B 双模型，可通过快慢系统切换，应用在 Web 编程和游戏开发等场景。

玄戒 O100 和 D100 目前完成了回片验证，预计明年正式商用。

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