5 月 4 日消息,，上周召開的臺積電（TSMC）北美技術研討會上,，特斯拉表示專門用于訓練 AI 的晶圓級 Dojo 處理器已經(jīng)投入量產(chǎn)，距離部署已經(jīng)不遠了,。

特斯拉的 Dojo 晶圓上系統(tǒng)（system-on-wafer）處理器（特斯拉官方稱其為 Dojo Training Tile）采用 5*5 陣列共計 25 顆芯片,，這些芯片放置在載體晶圓上,，然后使用臺積電的集成扇出（InFO）技術進行晶圓級互連（InFO_SoW）互連。

據(jù) IEEE Spectrum 報道,，InFO_SoW 技術旨在實現(xiàn)高性能連接,，讓特斯拉 Dojo 的 25 個芯片可以像 1 個處理器一樣工作；同時為了讓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,。

特斯拉晶圓級 Dojo 處理器實際上包含了 25 個超高性能處理器，耗電量非常高,，因此需要復雜的冷卻系統(tǒng),。

特斯拉為了滿足 Dojo 處理器的供電需求，使用復雜的電壓調節(jié)模塊,，為計算平面提供 18000 安培的電力,，散發(fā)的熱量高達 15000W，因此需要水冷散熱,。

特斯拉尚未透露其 Dojo 晶圓系統(tǒng)的性能 —— 不過,，考慮到其開發(fā)過程中面臨的所有挑戰(zhàn)，它似乎有望成為人工智能訓練的一個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,，對于特斯拉來說，擁有已知良好的處理器核心,。