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            特斯拉D1芯片遭實名diss:內存到封裝都成問題,網友:反正不能公開測評

              在今年特斯拉AI開放日上,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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