编辑ਲ਼/郑远Â方ਫ਼
d0; 特斯拉首次披露了自研AI芯片ੌ及Dojo◐系统更多细节。
日前,硅谷¼芯§片技术研讨会HOT CHIPS上,特斯拉硬件工程师Emil Talpes公开了特斯拉Dojo超算指令集结构细节,并展示了Dojo的数据格式、系统网络、软ú件系统绕行死节点能力等。
ⓒ
所谓 Dojo,是特斯拉自研的超级计算机⌋,可利用海量视频数据,完成“无人监管”ਪ的标注和训练。
在去年的AI Day上,特斯拉就已发布DojoΔ超级计算机,但当时其“羽♦翼未丰”,尚只有第一个芯片及训练块,公司仍在推动构建¥完整的Dojo Exapod。
而ñ特斯拉也表示,理论上,Dojo ExaPod将是世界上最快的AI训练超级计算♫ੌ机。
如今,Dojo Exapod也Ι终于揭开面纱——从本次研讨会上Talpes的展示来看,每个Dojo ΖExaPod集成120个训练模块,ગ内置3000个D1芯片,拥有超过100万个训练节点,算力达到1.1EFLOP*(每秒千万亿次浮点运算)。
微架构方૩面,每个Dઠojo节点都有一个内核,是一台具有CPU专用内存和I/O接口的成熟计算机。
Dojo Exapod的核心,便是特斯拉自研的D1芯片。该芯片由台积电制造,采用7nm工艺,拥有500亿个晶体管,芯片面积为645mm²,小于英伟达的A100(826 mm²)和AMD ੋArਊcturu👽s(750 mm²)。
值得注意的是,有望在下个月现身的特斯拉人形机器人“擎天柱”大b3;脑所使用的,便是Dojo D1超级计算芯片સ,每个D1É芯片之间无缝连接,相邻芯片之间的延迟极低,训练模块最大程度上实现了带宽的保留。
特斯拉之前已透露,Tesla Bot“擎天柱”头部将配备与自家汽车Ζ相同的智能驾驶摄像头,并与汽车共用AI系统——换言之š,特斯拉人形机器×人延续了以视觉为主的传感技术路线。
得益于庞大数据库的支撑、AI预测能力与算法,特斯拉认为,纯视觉方案也能较好地弥补深度Χ传感器缺失所带来的不足。目前,其基于视觉的神经网络技术已在汽车FSD上获得实战验证,华安证券27日报告指出,该技术有望借助Dojo超算加速训练↔升级。
“掌”握科技鲜闻 (微信搜索te∠chsina或µ扫描左侧二维码关ખ注)
æ
新浪科Υ技–
新∫浪◑科技为你带来最ਜ਼新鲜的科技资讯
Â
苹果汇
ૢ
苹果汇为你带来最新鲜的b3;苹果产品新闻
ⓢ
新浪ϖ众测▥
新酷产品☎第一时≤间b3;免费试玩
新浪🙀探ς索↔
Μ提供最新的科学家新Ü闻,▣精彩的震撼图片
新浪科技&意见反馈留‾言શ板
¡
All¼ Rights Reserved 新浪公司 版权所有×