Tesla的晶圓級Dojo處理器已投入生產(chǎn)

上周臺積電北美技術(shù)研討會(huì )上不太引人注目的花絮之一是，特斯拉宣布用于人工智能訓練的 Dojo 晶圓系統處理器現已投入量產(chǎn)，并有望很快部署。有關(guān)巨型處理器的更多細節在活動(dòng)中公布。

Tesla 的Dojo 晶圓上系統處理器（或者 Tesla 稱(chēng)之為 Dojo Training Tile）依賴(lài)于放置在載體晶圓并使用臺積電的集成扇出 (InFO) 技術(shù)進(jìn)行晶圓級互連 (InFO_SoW) 互連。據IEEE Spectrum報道，InFO_SoW 技術(shù)旨在實(shí)現高性能連接，使得 Tesla Dojo 的 25 個(gè)芯片可以像單個(gè)處理器一樣工作 。同時(shí)，為了使晶圓級處理器保持一致，臺積電用虛擬芯片填充了芯片之間的空白點(diǎn)。

由于 Tesla Dojo Training Tile 本質(zhì)上包含 25 個(gè)超高性能處理器，因此它非常耗電，并且需要復雜的冷卻系統。為了給晶圓上系統供電，特斯拉使用了高度復雜的電壓調節模塊，為計算平面提供 18,000 安培的電力。后者散發(fā)的熱量高達 15,000W，因此需要液體冷卻。

特斯拉尚未透露其 Dojo 晶圓系統的性能——不過(guò)，考慮到其開(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨的所有挑戰，它似乎有望成為人工智能訓練的一個(gè)非常強大的解決方案。

晶圓級處理器，例如 Tesla 的 Dojo 和 Cerebras 的晶圓級引擎 (WSE)，比多處理器機器的性能效率要高得多。它們的主要優(yōu)點(diǎn)包括內核之間的高帶寬和低延遲通信、降低的電力傳輸網(wǎng)絡(luò )阻抗以及卓越的能源效率。此外，這些處理器可以受益于擁有冗余的“額外”核心——或者，對于特斯拉來(lái)說(shuō)，擁有已知良好的處理器核心。

但目前此類(lèi)處理器還存在固有的挑戰。晶圓系統目前必須專(zhuān)門(mén)使用片上存儲器，這不靈活，而且可能不足以滿(mǎn)足所有類(lèi)型的應用。這個(gè)問(wèn)題將通過(guò)名為 CoW_SoW 的下一代晶圓上系統平臺來(lái)解決 ，該平臺將支持在處理器塊上進(jìn)行 3D 堆疊 和 HBM4 內存安裝。

目前，只有Cerebras和 Tesla 擁有晶圓上系統設計。但臺積電確信，隨著(zhù)時(shí)間的推移，更多的人工智能和高性能計算處理器開(kāi)發(fā)商將構建晶圓級設計。

來(lái)源：半導體行業(yè)觀(guān)察