IT之家 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(diào)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。IT之家附上相關圖片如下：
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(nèi)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。
