特斯拉Dojo超算最新細(xì)節(jié)大公開(kāi)！涉及指令集結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)格式，還有系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)

思邈 2022-08-25 14:48:55 來(lái)源：量子位

鄧思邈 發(fā)自 副駕寺

智能車參考 | 公眾號(hào) AI4Auto

特斯拉備受關(guān)注的Dojo超算指令集結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié)史上首次大公開(kāi)！

而且還大秀了一把Dojo的數(shù)據(jù)格式、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，以及軟件系統(tǒng)繞行死節(jié)點(diǎn)的能力。

關(guān)于特斯拉自研的AI芯片D1，更多細(xì)節(jié)也被披露。

一切來(lái)自剛剛舉辦的硅谷芯片技術(shù)研討會(huì)HOT CHIPS，聽(tīng)特斯拉硬件工程師Emil Talpes怎么說(shuō)。

特斯拉Dojo超算

所謂Dojo，是特斯拉自研的超級(jí)計(jì)算機(jī)，能夠利用海量的視頻數(shù)據(jù)，做“無(wú)人監(jiān)管”的標(biāo)注和訓(xùn)練。

它有高度可擴(kuò)展且完全靈活的分布式系統(tǒng)，能夠訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還能適應(yīng)新的算法和應(yīng)用。

不僅如此，還能從頭開(kāi)始構(gòu)建大系統(tǒng)，而不是從現(xiàn)有的小系統(tǒng)演變而來(lái)。

每個(gè)Dojo ExaPod集成了120個(gè)訓(xùn)練模塊，內(nèi)置3000個(gè)D1芯片，擁有超過(guò)100萬(wàn)個(gè)訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)，算力達(dá)到1.1EFLOP*（每秒千萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算）。

微架構(gòu)方面，每個(gè)Dojo節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)內(nèi)核，是一臺(tái)具有CPU專用內(nèi)存和 I/O接口的成熟計(jì)算機(jī)。

這很重要，因?yàn)槊總€(gè)內(nèi)核都可以做到獨(dú)立處理，而不依賴于共享緩存或寄存器文件。

每個(gè)內(nèi)核擁有一個(gè)1.25MB的SRAM，這是主存儲(chǔ)器。這種SRAM能以400GB/秒的速度加載，并以270GB/秒的速度存儲(chǔ)。

芯片有明確的指令，可以將數(shù)據(jù)移入或移出Dojo超算中其他內(nèi)核的外部SRAM存儲(chǔ)器。

嵌入SRAM中的是列表解析器引擎（list parser engine），諸如此類的引擎可以將信息一起發(fā)送到其他節(jié)點(diǎn)或從其他節(jié)點(diǎn)獲取信息，無(wú)需像其他CPU架構(gòu)一樣。

至于通信接口，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都與2D網(wǎng)格相連，在節(jié)點(diǎn)邊界處每周期有八個(gè)數(shù)據(jù)包。而且每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)連接，能與相鄰節(jié)點(diǎn)進(jìn)行無(wú)縫連接。

關(guān)于Dojo的指令集，它支持64位標(biāo)量指令和64B SIMD指令，能夠處理從本地到遠(yuǎn)程內(nèi)存?zhèn)鬏敂?shù)據(jù)的原語(yǔ)（primitives），并支持信號(hào)量（semaphore）和屏障約束（ barrier constraints）。

特斯拉自研AI芯片新進(jìn)展

數(shù)據(jù)格式對(duì)AI來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，特別是芯片所支持的數(shù)據(jù)格式。

特斯拉借助Dojo超算來(lái)研究業(yè)界常見(jiàn)的芯片，例如FP32、FP16和BFP16。

FP32格式比AI訓(xùn)練應(yīng)用的許多部分所需的精度和范圍更廣，IEEE指定的FP16格式?jīng)]有覆蓋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的所有處理層。

相反，谷歌Brain團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的Bfloat格式應(yīng)用范圍更廣，但精度更低。

特斯拉不僅提出了用于較低精度和更高矢量處理的8位FP8格式，還提出了一組可配置的8位和16位格式，Dojo超算可以在尾數(shù)的精度附近滑動(dòng)，以涵蓋更廣泛的范圍和精度。

在給定時(shí)間內(nèi)，特斯拉最多可以使用16種不同的矢量格式，但每個(gè)64B數(shù)據(jù)包必須屬于同一類型。

特斯拉自研的D1芯片，是Dojo ExaPod的核心。

由臺(tái)積電制造，采用7納米制造工藝，擁有500億個(gè)晶體管，芯片面積為645mm2，小于英偉達(dá)的A100（826 mm2）和AMD Arcturus（750 mm2）。

每個(gè)芯片有354個(gè)Dojo處理節(jié)點(diǎn)和440MB的靜態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器。

D1芯片測(cè)試完成后，隨即被封裝到5×5的Dojo訓(xùn)練瓦片（Tile）上。

這些瓦片每邊有4.5TB/s的帶寬，每個(gè)模組還有15kW的散熱能力的封蓋，減掉給40個(gè)I/O的散熱，也就是說(shuō)每個(gè)芯片的散熱能力接近600W。

瓦片也包含了所有的液冷散熱和機(jī)械封裝，這和Cerebras公司推出的WES-2芯片的封裝理念類似。

演講最后結(jié)束時(shí)，特斯拉工程師Emil Talpes表達(dá)了如下觀點(diǎn)：

我們最終的目標(biāo)是追求可擴(kuò)展性。我們已經(jīng)不再?gòu)?qiáng)調(diào)CPU中常見(jiàn)的幾種機(jī)制，像是一致性、虛擬內(nèi)存、全局查找目錄。只因?yàn)楫?dāng)我們擴(kuò)展到非常大的系統(tǒng)時(shí)，這些機(jī)制并不能很好地隨之?dāng)U展。

相反，在整個(gè)網(wǎng)格中我們依靠的是那種快速、分散的SRAM存儲(chǔ)，這樣能夠得到更高數(shù)量級(jí)的互連速度支持。