Li Auto ha portato il proprio chip Mahe M100 sul palco di ISCA 2026, una delle conferenze più autorevoli al mondo nel campo dell’architettura dei calcolatori. Per il marchio è un passaggio importante: si tratta della prima casa automobilistica cinese ammessa nella sezione industriale dell’evento dal 2020.
Il focus della presentazione è stato sull’architettura del chip, pensata per il calcolo AI general purpose in ambito edge. Il dato che rende la notizia particolarmente concreta è che non si parla di un progetto teorico: il Mahe M100 è già in produzione di serie ed è installato sui nuovi Li Auto L9 e Li Auto L8.
Li Auto Mahe M100 è già un chip automotive AI in produzione
Il Mahe M100 viene descritto come il primo chip di inferenza edge ad alta potenza basato su architettura dataflow. È realizzato con processo automotive a 5 nm, offre 1280 TOPS di potenza di calcolo per singolo chip e punta a migliorare l’efficienza effettiva rispetto agli approcci più tradizionali.
La piattaforma integra anche 8 canali di memoria LPDDR5X con bandwidth di picco pari a 273 GB/s, mentre sul lato CPU troviamo un cluster con 24 core ARM Cortex-A78AE. Li Auto indica inoltre un tasso di utilizzo finale della potenza di calcolo dell’82%, un dato che prova a spostare l’attenzione dalla sola potenza teorica all’efficienza reale nell’esecuzione dei carichi AI.
- Processo produttivo automotive a 5 nm.
- Potenza per chip pari a 1280 TOPS.
- Memoria con 8 canali LPDDR5X e banda di picco di 273 GB/s.
- CPU con 24 core ARM Cortex-A78AE.
- Utilizzo finale della potenza di calcolo dichiarato all’82%.
L’architettura dataflow è il vero elemento tecnico da seguire
Li Auto sostiene di aver ripensato l’architettura partendo da principi nativi per l’intelligenza artificiale, invece di adattare soluzioni esistenti. Il progetto ruota attorno a cinque pilastri: modello di esecuzione dataflow, gerarchia di memoria senza cache, ISA a granularità tensoriale, bilanciamento della complessità tra hardware e software e interconnessione Tile su più livelli.
L’idea di fondo è diversa da quella dei GPGPU tradizionali guidati da istruzioni, dove il dato viene spostato più volte tra unità di calcolo e memoria globale. Con un’impostazione dataflow, i dati guidano l’esecuzione e possono essere trasferiti direttamente tra le unità di calcolo, con l’obiettivo di aumentare l’efficienza e la potenza realmente sfruttabile.
C’è anche un aspetto importante sul fronte automotive: la piattaforma adotta una ridondanza completa con doppio SoC, doppio MCU e doppia alimentazione. In questo modo il sistema raggiunge il livello di sicurezza funzionale ASIL-D e, secondo quanto dichiarato, un singolo punto di guasto non compromette il funzionamento complessivo.
- Cinque principi chiave dell’architettura: dataflow, memoria senza cache, ISA tensoriale, equilibrio software-hardware, interconnessione Tile gerarchica.
- Approccio pensato per migliorare l’efficienza del calcolo AI rispetto alle architetture guidate da istruzioni.
- Ridondanza completa con doppio SoC, doppio MCU e doppia alimentazione.
- Conformità al livello massimo di sicurezza funzionale ASIL-D.
La presenza a ISCA 2026 rafforza il profilo tecnologico di Li Auto
ISCA è considerata una delle quattro conferenze di riferimento a livello globale per l’architettura dei sistemi di calcolo, insieme a MICRO, HPCA e ASPLOS. Entrare in questo contesto con un paper industriale dà al progetto una visibilità diversa rispetto a un normale annuncio di prodotto.
Per Li Auto il passaggio ha un peso simbolico e pratico. Da un lato certifica l’ambizione di costruire competenze interne su semiconduttori e AI, dall’altro mostra che il chip è già integrato nella filiera completa, dal design dell’architettura fino alla consegna sulle vetture di serie.
- Li Auto è la prima casa automobilistica cinese selezionata nella sezione industriale di ISCA dal 2020.
- La presentazione è avvenuta accanto a ricercatori di aziende come Google e Meta.
- Il progetto copre l’intera catena: progettazione del chip, software di compilazione, sicurezza e integrazione sul veicolo.
