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深度丨特斯拉自研芯片架構(gòu)難度有多大,?

2022-09-02
來源:Ai芯天下
關(guān)鍵詞: 特斯拉 自研芯片 消費電子

前言:

不同于手機為代表的消費電子芯片,,車規(guī)級芯片對使用壽命、安全性,、可靠性、質(zhì)量一致性等方面的要求更嚴(yán)苛,。

從設(shè)計到流片成功,,一切順利的話,才能量產(chǎn)前裝,,整個過程大概需要3-5年,,當(dāng)初的特斯拉正是用了三年有余。

自研芯片最終的目標(biāo)是追求可擴展性

目前,,特斯拉正著眼于從頭開始構(gòu)建相關(guān)系統(tǒng),,不過,它不僅僅是在研發(fā)自己的人工智能芯片,,它還在研發(fā)一臺超級計算機,。

在去年的AI Day上,特斯拉就已發(fā)布Dojo超級計算機,,但當(dāng)時其羽翼未豐,,尚只有第一個芯片及訓(xùn)練塊,公司仍在推動構(gòu)建完整的Dojo Exapod,。

而特斯拉也表示,,理論上,Dojo ExaPod將是世界上最快的AI訓(xùn)練超級計算機,。

從本次研討會上Talpes的展示來看,,每個Dojo ExaPod集成120個訓(xùn)練模塊,,內(nèi)置3000個D1芯片,擁有超過100萬個訓(xùn)練節(jié)點,,算力達到1.1EFLOP*(每秒千萬億次浮點運算),。

預(yù)計這臺定制的超級計算機將提高特斯拉使用視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力,并對特斯拉自動駕駛功能至關(guān)重要,。

想完成一系列構(gòu)建需要自研芯片

使得Dojo完成訓(xùn)練AI算法的重任,,就是特斯拉自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練芯片D1芯片。

但在去年特斯拉AIDay上推出的Dojo超級計算機,,是基于特斯拉自研的D1芯片,。

特斯拉D1芯片具備以下特點:

①2D Mesh架構(gòu);

②具備向量及矩陣計算加速單元的眾核架構(gòu),;

③存算一體架構(gòu)(近存計算),。

相比于業(yè)內(nèi)其他芯片,同成本下性能提升4倍,,同能耗下性能提高1.3倍,,占用空間節(jié)省5倍。

每個DojoExaPod集成120個訓(xùn)練模塊,,內(nèi)置3000個D1芯片,,擁有超過100萬個訓(xùn)練節(jié)點,算力達到1.1EFLOP*(每秒千萬億次浮點運算),。

Dojo AI系統(tǒng)全自研自研專用指令集

所謂Dojo,,是特斯拉自研的超級計算機,可利用海量視頻數(shù)據(jù),,完成[無人監(jiān)管]的標(biāo)注和訓(xùn)練,。

本質(zhì)上,Dojo由一個完全定制的架構(gòu)構(gòu)建,,涵蓋了計算,、網(wǎng)絡(luò)、輸入/輸出(I/O)芯片到指令集架構(gòu)(ISA),、電源傳輸,、包裝和冷卻。

通常,,初創(chuàng)公司都希望為每個系統(tǒng)構(gòu)建一個或幾個芯片的AI芯片,。

顯然,特斯拉專注于更大的規(guī)模,。

更令人興奮的是,,它不僅使用商業(yè)上可用的系統(tǒng),而且還在構(gòu)建自己的芯片和系統(tǒng),。

特斯拉Dojo AI系統(tǒng)開發(fā)過程與車載系統(tǒng)類似,,特斯拉自己雇傭了研究人員為其研發(fā)相關(guān)的芯片和系統(tǒng),。

Dojo AI系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)

特斯拉Dojo AI系統(tǒng)采用分布式架構(gòu),每個Dojo節(jié)點都有自己的CPU,、內(nèi)存和通信接口,。

而每個節(jié)點都有1.25MB的SRAM,然后每個節(jié)點都連接到一個2D網(wǎng)格,。

Dojo接口處理器位于2D網(wǎng)格的邊緣,,它的每個訓(xùn)練塊有11GB的SRAM和160GB的共享DRAM。

Dojo核心有一個整數(shù)單元,,它從RISC-V架構(gòu)中借用了一些指令,,并且有一大堆特斯拉自己創(chuàng)建的附加指令。

Dojo指令集支持64位標(biāo)量指令和64 BSIMD指令,,它包括處理從本地內(nèi)存到遠程內(nèi)存?zhèn)鬏敂?shù)據(jù)的原語,,并支持信號量和屏障約束。

這是使內(nèi)存操作符合指令不僅在D1內(nèi)核中運行,,而且在D1內(nèi)核的集合中運行,。

每個Dojo節(jié)點都有一個內(nèi)核,是一臺具有CPU專用內(nèi)存和I/O接口的成熟計算機,。

D1是一個超標(biāo)量內(nèi)核

D1意味著它在其內(nèi)核中支持指令級并行性,,就像當(dāng)今大多數(shù)芯片一樣,它甚至具有多線程設(shè)計來驅(qū)動更多指令通過該內(nèi)核,。

D1處理器架構(gòu):每個D1處理器由18x20的D1核心構(gòu)成,。每個D1處理器中有354個D1核心可用,。

出于良率和處理器核心穩(wěn)定考慮,,D1處理器由臺積電制造,采用7nm制造工藝,,擁有500億個晶體管,,芯片面積為645mm?。

這個尺寸小于英偉達的A100(826mm?)和AMDArcturus(750mm?),。

但是每個核心都是一個完整的帶矩陣計算能力的CPU,,其計算靈活性是遠超眾核架構(gòu)的GPU的,這也會帶來極高的成本,。

·D1核心結(jié)構(gòu):從18x20陣列中每個D1核心的結(jié)構(gòu)上看,,每個D1核心是帶有向量計算/矩陣計算能力的處理。

具有完整的取指,、譯碼,、執(zhí)行部件。處理器運行在2GHz,,具有4個8x8x4矩陣乘法計算單元,。

·D1處理器指令集:以RISC-V架構(gòu)ISA為基礎(chǔ)進行擴展,。

D1核心具備FP32和FP16這兩個標(biāo)準(zhǔn)的計算格式,同時還具備更適合Inference的BFP16格式,。

為了達到混合精度計算提升性能的目的,,D1還采用了用于較低精度和更高吞吐量的8位CFP8格式。

·D1訓(xùn)練塊架構(gòu):每個D1訓(xùn)練模塊由5x5的D1芯片陣列排布而成,,以二維Mesh結(jié)構(gòu)互連,。

片上跨內(nèi)核SRAM達到驚人的11GB,這也算是一個非常典型的近存計算架構(gòu)了,。當(dāng)然耗電量也達到了15kW的驚人指標(biāo),。

每個訓(xùn)練模塊外部邊緣的40個I/O芯片達到了36TB/s的聚合帶寬,或者10TB/s的橫跨帶寬,。

車企對芯片從未像如今這么高漲

自動駕駛汽車的制造商開始意識到,,在復(fù)雜的世界中教汽車自動駕駛這種情況總是在變化,這將需要更多的超級計算,。

一是因為全球持續(xù)了兩年的“芯片荒”讓主機廠對供應(yīng)鏈安全的重視達到了前所未有的高度,;

二是因為智能化是新能源競爭的必要條件,軟件定義汽車時代已經(jīng)來臨,。

作為第一個從Mobileye封閉商業(yè)模式中跳出來的車企,,特斯拉最早2016年初就啟動了自動駕駛芯片研發(fā)項目,并于2019年正式在量產(chǎn)車上批量搭載,。

在特斯拉的帶動下,,頭部新勢力如蔚來、小鵬,、理想紛紛跟進,。

2021年相繼宣布了各自的自動駕駛芯片自研計劃,理想在三個月前甚至專門為此在綿陽成立了[理想智動],。

進入今年,,自動駕駛芯片[凌芯01]也進入集成驗證階段,將在明年二季度進行實車測試,。

結(jié)尾:

特斯拉在芯片和超算開發(fā)方面取得成就后,,或?qū)⒓罡嗟能嚻蠹尤氲叫酒统阊邪l(fā)上來,大力發(fā)展自主創(chuàng)新能力,,提升企業(yè)競爭力,。

部分資料參考:電子工程世界:《深度解讀特斯拉自研芯片架構(gòu)》,《為自動駕駛「操碎了芯」,,特斯拉Dojo超算架構(gòu)細節(jié)首次公開》



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