自动驾驶AI芯片FSD到自动驾驶AI芯片下图显示了HW3的CPU架构，它有3个集群12个核心。每个核心都是大脑皮层的一个分支，提高性能最有效的方法是增加IPC解码宽度，增加缓存容量和增加内核运行频率，高通的骁龙XElite桌面处理器是一款基于ARM指令集的4纳米芯片，集成了12个高性能内核、12个高效内核和16MB三级高速缓存。
它还支持AMBAAHB-lite协议，便于与其他ARM组件互联。ARM击败英特尔的原因主要有两个:第一个是功耗优先的设计。ARMA8的单核CPU的设计功耗仅为2W。它有一个可选的缓存，可以提高CPU对片内或片外存储器的访问速度。RL-D068Q01GN安卓集成主板，PCB采用8层高密度板主频，采用瑞芯微，RK3568四核64位ARM，芯片方案，支持8T算力，支持AFBC（Frame Buffer Compression FD）和主流音视频格式和图片的编解码。
发哥联手ARM打磨下一代旗舰架构。天玑9400是一款更先进的3纳米台积电，已分三个阶段升级到12mb。小缓存得到了更大的改进。性能和功耗都要重视。半导体芯片的价格正在增加，内部通知已经收到。在移动设备上，一般来说，ARM的CPU是平行对称出现的，也就是说它只能是一个偶数，但不太可能是三个。应该是特斯拉加了一个CPU，两个npu还是和第一代FSD芯片一样有96*96=9216个MAC阵列，算力非常好算。有9216个数组，一台MAC包含两个操作，所以是92116。
在服务器芯片领域，HBM用于解决内存瓶颈，但在对价格非常敏感的汽车领域却没有。数万美元的芯片不可能出现在量产车上，汽车领域最多是GDDRCNN时代，外接CPU足以配合AI处理器。在Transformer时代，最好内置CPU，这是大多数AI芯片所不具备的能力，越南计划建造芯片工厂，苹果发布新一代M3系列芯片。越南正在积极努力成为全球半导体供应链的关键参与者，并计划建立自己的芯片工厂或晶圆厂。
