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    特斯拉D1芯片遭實名diss:內存到封裝都成問題

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    • 明敏 發自 凹非寺
      量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

    在今年特斯拉AI開放日上,D1芯片風光無限。

    獨特的晶圓封裝系統+芯片設計,讓D1在訓練萬億參數級神經網絡時,可以擁有數量級優勢

    特斯拉更在發布會上表示,它在性能上已經完全碾壓英偉達GPU和谷歌TPU。


    不過,顛覆性的設計能夠帶來關注,也會遭到質疑。

    最近,半導體分析網站SemiAnalysis就表示:

    D1芯片存在一些重大技術問題

    內存、成本上都有疑問

    作為特斯拉首款AI訓練芯片,D1芯片采用分布式結構和7nm工藝,搭載500億個晶體管、354個訓練節點,實現了超高算力和超高帶寬。

    根據特斯拉已經透露的信息,SemiAnalysis從以下幾個方面提出了質疑:

    首先是內存問題

    SemiAnalysis認為,D1芯片無論在功能單元層面還是系統層面,想要達到他們所說的算力,內存可能都不夠


    功能單元層面,D1芯片的單個功能單元具有1.25MB SRAM緩存、1TFlop的FP16/CFP8精度計算能力。

    在芯片層面,裸片上沒有其他SRAM結構,只有354個單元的1.25MB SRAM來支撐。

    基于設計相似的IPU,SemiAnalysis推測這種設計會導致嚴重的內存缺陷,從而影響芯片的算力。

    事實上,每個IPU芯片上SRAM的數量還是D1的兩倍,但它在性能上和英偉達A100比起來,劣勢依舊非常明顯。

    在BERT和ResNet50訓練中,英偉達A100的速度分別是IPU的1.54倍和1.43倍。


    其次,就是在成本問題上。

    特斯拉D1芯片之間可以實現無縫融合,這使它能夠達到8 TB/s的IO,比ASIC和英偉達高出一個數量級。

    為了滿足這樣大的IO,特斯拉采用了獨特的封裝方式,即InFO_SoW

    這種封裝方式的特點就是可以夠

    在發布會上,它們也展示了由25個D1芯片組成的訓練模塊。


    但這種封裝方式在實際生產中的難度很高,出現報廢的情況會更多,由此也會導致成本突增。


    除了這兩方面,SemiAnalysis認為D1還有很多未解決的問題。

    比如,在發布會現場被問到軟件方面的問題時,特斯拉工程師甚至回答他們完全沒有準備。


    SRAM方面的問題也亟需解決,否則將會面臨運行速度過快的風險。

    以上種種,都導致特斯拉的開發人員需要對系統進行大量的優化。

    此外特斯拉透露,目前他們已經部署的D1芯片只有3000個。

    如此看來,D1芯片的攤銷成本也是非常高了。

    D1真的在神壇之上嗎?

    事實上,在特斯拉AI開放日的第二天,它的股價上漲甚至還不如英偉達。

    可見投資界對于馬斯克帶來的新技術,也都非常冷靜。

    有人表示,特斯拉把技術封鎖在自己的堡壘內,外界無法測評,也就無從得知它真正的優勢和局限性。


    這一次向特斯拉開懟的是SemiAnalysis,它是一家半導體分析評論網站,首席分析師為Dylan Patel,畢業于佐治亞大學特里商學院。


    參考鏈接:
    [1]https://semianalysis.com/the-tesla-dojo-chip-is-impressive-but-there-are-some-major-technical-issues/
    [2]https://news.ycombinator.com/item?id=28361807
    [3]https://www.linkedin.com/in/dylanpatelsa/

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