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winwin_Tan
2021-08-21

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特斯拉Dojo芯片，领先竞争对手一个数量级

特斯拉刚刚召开了他们的人工智能日，并透露了其软件和硬件基础设施的内部工作原理。此次公开的部分一是之前公开的Dojo AI训练芯片。特斯拉称他们的 D1 Dojo 芯片具有 GPU 级别的计算能力、CP

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referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n多年来，特斯拉一直在扩大其GPU集群的规模。如果特斯拉停止所有实际工作负载，运行Linpack，并将其提交到Top500榜单，他们目前的训练集群将成为第五大超级计算机。然而，对于特斯拉和其雄心来说，这种性能的扩展是不够的，所以他们在几年前就开始开发自己的Dojo芯片项目。特斯拉需要更高的性能，以节能且经济高效的方式实现更大、更复杂的神经网络。\n<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210821110453776v197jx2k68fhcml\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"490\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n特斯拉的架构解决方案是分布式计算架构。当我们听他们的细节时，这个架构看起来很像Cerberus。我们分析了Cerebras晶圆级引擎及其架构。每个AI训练架构都是以这种方式布置的，但计算元素、网络和结构的细节差别很大。这些类型的网络最大的问题是扩大带宽和保持低延迟。为了扩大网络规模，特斯拉特别关注于此，这影响了他们设计的每个部分，从芯片材料到封装。\n<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210821110454722v197cx5xiqu333q\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"599\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n该功能单元被设计为可通过1个时钟周期，但足够大，以至于同步开销和软件不是主要问题。因此，他们得出的设计几乎和Cerebras一模一样。由高速结构连接的单个单元的网状结构，该结构在一个时钟内的功能是单元之间的路由通信。每个单元都有一个大的1.25MB SRAM暂存板和多个具有SIMD功能的超标量CPU核，以及支持所有常见数据类型的矩阵乘法单元。此外，他们还引入了一种名为CFP8的新数据类型，可配置浮点8。每个单元可在BF16 / CFP8上支持1TFlop，FP31上64GFlops，每个方向512GB/s的带宽。\n<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210821110500799v197xhcnedchtus\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"572\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\nCPU也是毫不逊色，它在矢量管道上是4宽2宽。每个核心可以承载4个线程，以最大限度的提高利用率。遗憾的是，特斯拉使用了定制的ISA，而不是像 RISC V 这样的顶级开源 ISA。这个定制的ISA引入了转置，收集，广播，和链接遍历的指令。\n这354个功能单元的全芯片可达到BF16或CFP8的362 TFlops和FP32的22.6 TFlops。它总共有645mm²和500亿个晶体管。每个芯片都有惊人的400W TDP，这意味着功率密度高于大多数配置的Nvidia A100 GPU。有趣的是，特斯拉实现了每mm²上集成7750万个晶体管的有效晶体管密度，仅次于移动芯片和<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>M1，比其他所有高性能芯片都要高。\n<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210821110503440v197lagxvjg0azx\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"557\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n基本功能单元的另一个有趣的方面是NOC路由器。它与Tenstorrent有非常类似的在芯片内部和芯片间的扩展方式。毫不意外，特斯拉正在采用与其他备受推崇的人工智能初创公司类似的架构。Tenstorrent 非常适合扩展培训，而特斯拉非常关注这方面。\n在芯片上，特斯拉拥有惊人的10TBps定向带宽，但这个数字在实际工作负载中没有多大意义。特斯拉相对于Tenstorrent的一个巨大优势是芯片之间的带宽要高得多。他们在 112GTs 上有 576 个 SerDes。这产生了总共 64Tb/s 或 8TB/s 的带宽。\n我们不确定特斯拉每条边的4TB/s是从哪里得到的，更有可能是X轴和Y轴上的数字。先不说这张令人困惑的幻灯片，这个芯片的带宽是疯狂的。目前已知的最高外部带宽芯片是32Tb/s网络交换机芯片。特斯拉能够通过大量的SerDes和先进的封装将这个数字翻倍。\n<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210821110506551v1979x5minzarss\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"487\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n特斯拉通过PCIe 4.0将Dojo芯片的计算平面连接到连接主机系统的接口处理器上。这些接口处理器还支持更高的基数网络连接，以补充现有的计算平面网格。\n<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210821110513356v197ye4od4q94c8\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"586\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\">\n25个D1芯片被封装成 “扇出晶圆工艺（fan out wafer process）”。特斯拉并没有像我们几周前猜测的那样确认这个封装是<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>的集成晶圆扇形系统(InFO_SoW)，但考虑到疯狂的芯片间带宽和他们特别提到的扇出晶圆，这看起来很有可能。\n特斯拉开发了一种专有的高带宽连接器，可以保留这些芯片之间的芯片外带宽。每个芯片都有令人印象深刻的9PFlops BF16/CFP8和36tb /s的off-tile带宽。这远远超过了Cerebras的晶圆外带宽，使特斯拉系统的横向扩展能力甚至比横向扩展设计（例如 Tenstorrent 架构）还要好。\n<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20210821110515346v197ep16cl0iw6o\" tg-width=\"1080\" 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