Turing AI čip je specijalno dizajniran procesor koji XPENG koristi za napredne AI aplikacije, uključujući autonomna vozila i humanoidne robote poput Iron robota. On je centralna jedinica koja omogućava računarsku snagu neophodnu za složene pokrete i interakcije robota.
Ključne karakteristike čipa
- Procesorska snaga: do 3.000 TOPS (triliona operacija u sekundi), što omogućava obradu AI modela sa do 30 milijardi parametara u realnom vremenu. Ovo omogućava robotu da reaguje i donosi odluke sa visokom preciznošću.
- Arhitektura: čip ima 40 jezgara, dve Neural Processing Units (NPU) jedinice i 64 GB LPDDR5x RAM sa 256-bitnom magistralom i protokom od 273 GB/s. Ovo omogućava paralelno izvršavanje više AI modela.
- Integracija senzora: čip ima dva Image Signal Processora (ISP) za obradu vizuelnih podataka i interakciju sa okolinom.
Iron humanoidni robot
- Dimenzije: 178 cm visine, 70 kg težine
- Pokreti: više od 60 zglobova i 200 stepeni slobode kretanja
- Mogućnosti zahvaljujući Turing AI čipu:
- Precizna manipulacija predmetima (npr. u proizvodnim linijama)
- Ljudska interakcija – robot može da odgovara na okolinu i učestvuje u razgovorima
- Autonomna navigacija kroz kompleksne prostore
XPENG planira masovnu proizvodnju robota Iron od 2026. godine, sa primenom u industrijskim i komercijalnim okruženjima.
Razvoj Turing AI čipa pokazuje da XPENG širi svoje AI tehnologije i van automobilske industrije. Čip omogućava rad sa velikim AI modelima i potencijalno može biti korišćen i u budućim autonomnim vozilima u saradnji sa drugim proizvođačima poput Volkswagena.
Da razjasnimo koliki su to modeli od 30 milijardi parametara i šta to znači u praksi:
Šta je parametar u AI modelu
- Parametar je broj koji model “nauči” tokom treninga.
- Parametri određuju kako model reaguje na ulazne podatke (tekst, slike, video…).
- Što više parametara, model može da hvata složenije obrasce i pravi preciznije predikcije.
Primeri veličine modela
| Model | Broj parametara | Napomena |
|---|---|---|
| GPT-2 | 1,5 milijardi | Manji model za tekstualnu generaciju, relativno brz |
| GPT-3 | 175 milijardi | Veliki jezički model, može pisati eseje, programirati, odgovarati kompleksno |
| LLaMA 2 (veći model) | 70 milijardi | Slična GPT-3 veličina, open-source alternativa |
| XPENG Turing AI | 30 milijardi | Srednji model – dovoljno velik za humanoidnog robota za percepciju, manipulaciju i osnovnu interakciju |
Šta znači za Iron robota
- Model od 30 milijardi parametara je dovoljno velik da robot prepozna objekte, planira pokrete i vodi osnovne razgovore, ali nije toliko ogroman kao GPT-3 ili GPT-4, što znači da može raditi u realnom vremenu na čipu robota.
- Takav model omogućava robotu da kombinuje vizuelnu obradu, kontrolu pokreta i jednostavnu interakciju sa ljudima bez potrebe za stalnim povezivanjem na oblak.
Kako Turing čip upoređuje sa Nvidia i Qualcomm čipovima
XPENG-ov Turing AI čip se u pogledu performansi upoređuje sa Nvidia i Qualcomm AI čipovima kao vrlo moćan i konkurentan, a evo glavnih poređenja:
· Turing čip ima oko 750 TOPS (triliona operacija u sekundi) po jednom čipu, što ga stavlja u isti ili viši rang performansi u odnosu na Nvidia-ine vodeće AI čipove kao što je Nvidia Orin X (oko 254 TOPS po čipu) i čak Nvidia DRIVE Thor koji postiže do 2.000 TOPS sa višestrukim čipovima. XPENG koristi konfiguraciju sa 3 Turing čipa u nekim aplikacijama što daje do čak 2.250 TOPS, prema tvrdnjama kompanije.[1][2][3]
· XPENG tvrdi da je jedan Turing čip ekvivalentan tri Nvidia Orin X čipa, pa ukupno ostvaruje značajno veću računarsku snagu u AI zadacima, sa specijalizovanom arhitekturom optimizovanom za izvršavanje velikih AI modela od čak 30 milijardi parametara.[3][1]
· Za razliku od Nvidia i Qualcomm generalno dizajniranih SoC-ova, XPENG-ov Turing je posebno namenjen za rešavanje AI zadataka autonomne vožnje i robotskih aplikacija, sa integracijom dve neuralne procesne jedinice i fokusom na maksimalnu iskorišćenost računarske snage, što je prednost u pogledu efikasnosti.[1][3]
· Qualcomm-ovi AI čipovi, poput Snapdragon 8295, imaju oko desetina TOPS-a (npr. ~30 TOPS za NPU), što je znatno manje u odnosu na Turing. Qualcomm je poznat po efikasnosti potrošnje energije i često je bolji u segmentima poput optimizacije za pametne uređaje i određene AI računske operacije, ali ne dostiže nivo čistih performansi Turing čipa kod autonomnih sistema.[4][1]
· U benchmarking testovima, Qualcomm je postizao bolje rezultate u nekim energetski optimizovanim zadacima kao što su klasifikacija slika i ciljna detekcija sa višom energijskom efikasnošću, dok Nvidia dominira u obradi složenog prirodnog jezika. Ipak, XPENG ističe superiornu sirovu računarsku snagu Turing čipa, što je ključno za zahtevne real-time AI aplikacije u vozilima i robotici.[4][1]
Ukratko, XPENG Turing AI čip je konkurent Nvidia-inoj najjačoj liniji AI čipova sa višestrukim čipovima duplo do trostruko većom sirovom računarskom snagom merenom TOPS, dok Qualcomm pruža manju računarsku snagu ali bolje energetsku efikasnost u određenim AI zadacima. XPENG-ova specijalizacija i integracija čipa za autonomnu vožnju i humanoidne robote čini ga jedinstvenim u domenima gde su visoke performanse kritične.[2][3][1][4]
1. https://globalchinaev.com/post/xpengs-self-developed-turing-ai-chip-is-3-times-greater-than-nvidias
2. https://insidechinaauto.com/2025/06/12/xpeng-g7-debuts-with-three-turing-ai-chips-claiming-global-deployment-of-xngp/
3. https://kr-asia.com/xpengs-turing-ai-chip-nears-mass-production-takes-aim-at-nvidia
4. https://www.moomoo.com/community/feed/110150852018181