通信接口。通过采用更高速、更稳定的通信协议，提高了芯片与其他组件之间的数据传输带宽和可靠性。在智能驾驶系统中，芯片与车载传感器之间的数据传输量巨大，优化后的通信接口能够确保传感器采集到的实时数据快速、准确地传输到芯片进行处理，同时芯片的决策指令也能及时、稳定地发送到执行器，实现车辆的精准控制。这一系列优化措施使得芯片在整个系统中的数据处理效率得到了显着提升，进一步挖掘了芯片的算力潜力。
此外，硬件架构团队还对芯片的散热系统进行了改进。随着芯片算力的提升，其在运行过程中产生的热量也相应增加，如果散热问题得不到有效解决，芯片可能会因为过热而出现性能下降甚至损坏的情况。团队采用了新型的散热材料和散热结构设计，提高了芯片的散热效率。通过在芯片表面添加高效散热涂层，并优化散热片的结构和布局，使芯片在高负载运行时的温度能够保持在合理范围内，确保芯片始终能够稳定地以较高算力运行。
跨部门协作与人才培养
提升算力是一个涉及多个部门的系统工程，需要研发、生产、测试等各个部门之间的紧密协作。为了确保工作的顺利推进，公司建立了跨部门的项目协调机制。每周定期召开项目进度会议，各部门负责人汇报工作进展、遇到的问题以及需要协调的事项。通过这种方式，及时解决了部门之间的沟通障碍和协作问题，确保各个环节的工作能够无缝对接。
例如，在新型算法的测试过程中，研发部门发现算法在实际运行中与硬件系统存在一些兼容性问题。通过项目协调会议，研发部门与硬件架构团队迅速沟通，共同分析问题原因，调整了部分算法参数和硬件配置，成功解决了兼容性问题，保证了算力提升工作的顺利进行。
在推进算力提升工作的同时，公司也意识到人才培养的重要性。算力提升涉及到前沿的算法研究、先进的硬件架构设计以及跨学科的知识融合，需要大量高素质的专业人才。为此，公司制定了一系列人才培养计划。一方面，与高校和科研机构合作，开展联合培养项目。选派公司内部的技术骨干到高校进行深造，学习最新的理论知识和前沿技术；同时邀请高校的专家学者到公司进行讲学和指导，为公司员工带来学术领域的最新研究