3月30日，據理想汽車（LI.US）官微訊息，近日，理想汽車論文《M100: An Orchestrated Dataflow Architecture Powering General AI Computing》入選ISCA 2026（國際計算機體系結構年會）論文。ISCA是計算機體系結構領域最具影響力的頂級會議之一，長期關注晶片、處理器以及AI算力等基礎性技術問題，被視作該領域的風向標，而理想汽車是汽車行業中首家獲得該會議工業分割槽（Industry track）論文錄取的企業。
據介紹，與傳統認知中的學術會議不同，ISCA工業分割槽關注的不僅是理論層面的創新，更是真實工業實踐中的技術成果與經驗——論文需要圍繞實際執行或即將推出的產品展開，且第一作者及大部分作者須來自企業論文。此次理想汽車的論文以即將量產上車的馬赫100晶片為基礎，呈現了從架構設計到實際部署的完整過程，不僅具備學術創新性，更體現了從理論到工程落地的完整閉環。
論文介紹了理想馬赫100晶片上的“周密編排資料流架構”，這是一種AI原生的資料流架構，讓資料在計算單元之間“直接流動”，儘量減少在快取中反覆存取論文。相比之下，傳統晶片（包括GPU）雖然具備大規模平行計算能力，但仍依賴多級快取來暫存和排程資料，這在複雜AI任務中會帶來額外的延遲與能耗。
