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Tesla的晶圆级Dojo处理器已投入生产

Tesla的晶圆级Dojo处理器已投入生产

6月前

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来源:内容来自半导体行业观察(ID:icbank)编译自tom’shardware,谢谢。


上周台积电北美技术研讨会上不太引人注目的花絮之一是,特斯拉宣布用于人工智能训练的 Dojo 晶圆系统处理器现已投入量产,并有望很快部署。有关巨型处理器的更多细节在活动中公布。


Tesla 的Dojo 晶圆上系统处理器(或者 Tesla 称之为 Dojo Training Tile)依赖于放置在载体晶圆并使用台积电的集成扇出 (InFO) 技术进行晶圆级互连 (InFO_SoW) 互连。据IEEE Spectrum报道,InFO_SoW 技术旨在实现高性能连接,使得 Tesla Dojo 的 25 个芯片可以像单个处理器一样工作 。同时,为了使晶圆级处理器保持一致,台积电用虚拟芯片填充了芯片之间的空白点。


由于 Tesla Dojo Training Tile 本质上包含 25 个超高性能处理器,因此它非常耗电,并且需要复杂的冷却系统。为了给晶圆上系统供电,特斯拉使用了高度复杂的电压调节模块,为计算平面提供 18,000 安培的电力。后者散发的热量高达 15,000W,因此需要液体冷却。


特斯拉尚未透露其 Dojo 晶圆系统的性能——不过,考虑到其开发过程中面临的所有挑战,它似乎有望成为人工智能训练的一个非常强大的解决方案。



晶圆级处理器,例如 Tesla 的 Dojo 和 Cerebras 的晶圆级引擎 (WSE),比多处理器机器的性能效率要高得多。它们的主要优点包括内核之间的高带宽和低延迟通信、降低的电力传输网络阻抗以及卓越的能源效率。此外,这些处理器可以受益于拥有冗余的“额外”核心——或者,对于特斯拉来说,拥有已知良好的处理器核心。


但目前此类处理器还存在固有的挑战。晶圆系统目前必须专门使用片上存储器,这不灵活,而且可能不足以满足所有类型的应用。这个问题将通过名为 CoW_SoW 的下一代晶圆上系统平台来解决 ,该平台将支持在处理器块上进行 3D 堆叠 和 HBM4 内存安装。


目前,只有Cerebras和 Tesla 拥有晶圆上系统设计。但台积电确信,随着时间的推移,更多的人工智能和高性能计算处理器开发商将构建晶圆级设计。


参考链接

https://www.tomshardware.com/tech-industry/teslas-dojo-system-on-wafer-is-in-production-a-serious-processor-for-serious-ai-workloads

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