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>> 華泰證券-科技行業(yè)動態(tài)點評:Dojo AI芯片,特斯拉異軍突起-230912
上傳日期:   2023/9/12 大?。?/td>   3279KB
格式:   pdf  共20頁 來源:   華泰證券
評級:   增持 作者:   何翩翩
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AI芯片競爭趨白熱化,異軍突起,從內存和傳輸設計另辟蹊徑
  英偉達GPU一直為AI訓練端首選。我們認為只有少數(shù)芯片能與其匹敵,如谷歌TPU和AMDMI300系列。當算法開始穩(wěn)定和成熟,ASIC定制芯片憑著專用性和低功耗,能承接部分算力。因此,頭部云計算及互聯(lián)網大廠出于削減TCO、提升研發(fā)可控性及集成自身生態(tài)等考量,均陸續(xù)發(fā)力自研芯片。另外,初創(chuàng)AI芯片企業(yè)(如Cerebras、Graphcore等),以及芯片行業(yè)以外的企業(yè),包括特斯拉等,正在異軍突起,試圖在芯片設計上另辟蹊徑,通過大尺寸芯片突破內存共享和低延時的技術路線,有效應對AI應用中內存和傳輸速度的瓶頸,我們認為或將成為英偉達最大的競爭對手。
  Cerebras:整片不切割打造晶圓級大芯片,但良率和有效運行占比暫成疑
  美國AI芯片初創(chuàng)企業(yè)Cerebras Systems成立于2015年。2019年8月,發(fā)布第一代WSE(Wafer-Scale Engine,晶圓級引擎)芯片,定價為200-300萬美元。21年4月推出7nm的WSE-2,面積46,225 mm2,擁有2.6萬億個晶體管,內核數(shù)達85萬。WSE與傳統(tǒng)芯片最大的不同在于整片晶圓不進行切割,并對內存和橫向擴展采用了獨特的設計。WSE-2采用40GBSRAM內存,可平均分配到整個晶圓芯片的表面。對比當時旗艦的GPUA100也為臺積電7nm制程,片上內存80GBHBM。WSE-2具備27.5PB/s Fabric通信帶寬,對比A100采用GPU互連達到600GB/s Fabric帶寬。
  Graphcore:Bow IPU多晶圓堆疊3D封裝,正積極切入中國市場
  英國初創(chuàng)企業(yè)Graphcore專注于研發(fā)人工智能芯片及打造計算機系統(tǒng)。2022年3月推出Bow IPU,采用臺積電7nm制程和SoIC-WoW(System on ICWafer on Wafer)多晶圓堆疊3D封裝技術,F(xiàn)P16算力達350TFLOPS,對比A100的312TFLOPS,面積和晶體管數(shù)量也相若。IPU具有多指令和多數(shù)據(jù)并行的特點。為了減少內存延遲,IPU摒棄了共享內存并在架構上采用大規(guī)模分布式的片上SRAM,讓存儲器與每個內核緊密耦合。IPU芯片上集成了900MB內存,320GB/s傳輸速度,通過增加冗余內核和芯片面積提升良率。Graphcore正在努力切入中國市場,為大型互聯(lián)網公司提供硬件服務。
  Dojo:從D1芯片到算力達1.1 ExaFLOPs的ExaPOD
  類似于Bow IPU,Dojo也是采用多晶圓堆疊技術。D1 Dojo芯片采用臺積電7nm制程工藝,芯片面積為645平方毫米,晶體管數(shù)量達500億。25顆D1芯片(5x5排列)集成到一枚Dojo Training Tile上,以二維Mesh結構無縫互連。6枚Dojo Training Tiles(整塊12英寸重構晶圓)安裝在銅質散熱盤上(tray)。2個盤子安裝在一起成為1個柜子(cabinets),包含4,248個內核(354 x 6 x 2)。10個柜子成為機柜集群Dojo ExaPOD,而每個ExaPOD算力達到1.1 ExaFLOPs(1018浮點運算)。相當于500片H100(約1500萬美元)或約3200片A100的算力(約3200萬美元)。
  為自動駕駛而生,Dojo超算為公司四大全棧自研科技支柱之一
  2021年8月,特斯拉在AIDay首次介紹Dojo超算,基于D1 Dojo芯片的晶圓上(System on Wafer)系統(tǒng)級方案。特斯拉計劃利用Dojo對海量視頻數(shù)據(jù)進行無監(jiān)督學習,加速Autopilot和完全自動駕駛(FSD)系統(tǒng)的迭代,同時為其人形機器人Optimus提供算力支持。在22年9月的AIDay上,特斯拉公布Dojo已建立完整的散熱盤(tray)上系統(tǒng)。同時也宣布了未來路線圖,表示AI團隊正在研發(fā)新版本的Dojo超算組件。根據(jù)特斯拉23Q2財報發(fā)布會和科技媒體The Verge7月20日報道,特斯拉Dojo超算已在今年7月開始量產,而總算力達100ExaFLOPs的超算系統(tǒng)將于2024年底量產。
  風險提示:AI技術落地和推進不及預期、行業(yè)競爭激烈、中美競爭加劇。
  
 
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