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Xiaomi自社SoC「玄戒O3」発表 AI加速チップ「O100」も

Xiaomiが自社SoC第2世代「玄戒O3」を発表。10コア全大核設計でApple A19 Proを上回る性能を実現。AI加速チップ「O100」と自動運転チップ「D100」も公開した。

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Xiaomi自社SoC「玄戒O3」発表 AI加速チップ「O100」も
Photo by Vishnu Mohanan on Unsplash

Xiaomi、自社SoC「玄戒O3」を発表

Xiaomiは2026年8月24日に開催された「深済技術コミュニケーション会議」で、第2世代自社SoC「玄戒O3」を発表した。愛范儿の鄭廷旭の報道によれば、このチップはGeekbench 6.5のマルチコアスコアで1.5万点を記録し、現行のApple A19 Proを約40%上回る。実験室の低温環境でのAnTuTu極限スコアは522万点に達した。

玄戒O3のCPUは10コア全大核設計を採用している。6つの超大コアと4つの大コアで構成され、最高クロックは4.35GHzに達する。3nmプロセスで製造され、ダイ面積は前世代O1の109mm²から133mm²に拡大。トランジスタ数も190億から240億に増加し、26%の密度向上を実現した。

メモリ帯域とレイテンシの改善

チップ性能が向上するにつれて、メモリのデータ転送速度がボトルネックとなる問題が顕在化する。O3は業界初の4×24ビット幅、10667MbpsのLPDDR6メモリをサポートし、直接帯域を113.8GB/sに引き上げた。これは主流のLPDDR5Xと比較して約50%の性能向上に相当する。

チップ内部のキャッシュ総量は約60MBに拡充された。CPU L2が12MB、L3が16MB、システムレベルキャッシュSLCが16MBを占める。再構築された自社統合バスと物理上層配線の効果により、静的アクセスレイテンシは82nsに短縮された。Apple A19 Proの92ns、前世代O1の121nsをそれぞれ下回る数字だ。

GPU性能と電力効率

GPUには16コア「G2-Ultra NX」を搭載している。Xiaomi公式によると、グラフィックス性能は前世代比85%向上、レイトレーシング性能は182%向上した。GPU内部には8つのNXニューラルネットワークユニットが統合され、36TOPSの計算能力を提供する。

注目すべきは電力効率の改善だ。同じ性能ポイントで、O3の消費電力はO1と比較して最大64%低い。CPUの日常中低負荷カバー率は80%で、この条件下での消費電力は前世代比25%低減された。

AI推論能力とメモリ最適化

O3には200TOPSのA8W4テンソル計算能力と3.13TFLOPSベクトル計算能力が搭載されている。Xiaomi MiMo 5ビット量子化モデルに特化したハードウェア Huffman無損圧縮技術により、メモリ帯域使用量を30%節約する。28MBのNPU近接メモリとの連携で、MiMo 3Bの初回応答速度は40%向上、推論速度は45%向上した。

玄戒O100:AI推論専用加速チップ

Xiaomiはさらに、大規模モデル推論に特化した「玄戒O100」を発表した。6nmプロセスで製造され、Wafer on Waferウェハーレベル3Dスタッキング技術を採用。2層の高速AI専用DRAMウェハーと1層の高性能NPUウェハーを垂直に接合し、258万の物理接合ノードで接続している。

この設計により、O100のメモリ帯域は1.22TB/sに達する。これは現在のフラッグシップスマートフォンで使用されるLPDDR5Xの約16倍に相当する。14のNPUコアは Ring リングネットワークとAll-to-All ブロードキャストネットワークを使い分け、最大330Tokens/sのローカル推論を実現した。

玄戒D100:自動運転用AIチップ

自動運転向けには「玄戒D100」を用意している。3nmプロセスで製造され、20コアCPUと16コアNPUを搭載。最大160GBの統合メモリをサポートし、200Bパラメータ規模のモデルを車載ローカルで実行できる。地下駐車場やトンネルなどネットワーク環境が悪い場面でも、クラウドに依存せずにリアルタイム推論が可能だ。商用化は2027年の予定である。

編集部の見解

短期的には、玄戒O3の登場はスマートフォンSoC市場に新たな競争軸をもたらす。Xiaomiが自社設計でAppleやQualcommを上回るベンチマークスコアを達成したことは、Androidエコシステム内の性能競争をさらに激化させる。今後数ヶ月で、他のAndroid端末メーカーも同様の全大核アーキテクチャやメモリ最適化への追随を余儀なくされるだろう。 長期的に見れば、O100とD100の存在が重要だ。Xiaomiがスマートフォン、AIサーバー、自動運転の3領域で統合的なチップ戦略を展開すること自体が、同社の垂直統合戦略の深化を示している。スマートフォンで培ったSoC設計ノウハウをAI加速や自動運転に転用するこのアプローチは、エッジAI時代の計算アーキテクチャに影響を与える可能性がある。 未検証の論点としては、ベンチマークスコアと実際のユーザーエクスペリエンスの乖離が挙げられる。10コア全大核設計は理論上の並列性能を高めるが、日常使用でのバッテリー駆動時間や発熱管理が実用上どの程度改善されるかは不透明だ。また、O100の1.

参考

出典: 爱范儿

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