- Le système Dojo de Tesla sur processeurs de plaquette est en production et sera déployé bientôt.
- Dojo regroupe 25 processeurs individuels pour former un superprocesseur.
- Le processeur utilise la technologie InFO de TSMC pour une interconnectivité à l'échelle des plaquettes.
Le processeur Dojo de Tesla est passé en production de masse et sera déployé prochainement. Dojo est un processeur sur galette composé d’une série de 5 par 5 de puces processeurs individuelles fixées sur une autre galette appelée galette porteuse, et interconnectées par la technologie InFo de Taiwan Semiconductor pour les interconnexions de galettes. Cela semble complexe ? Simplifions cela.
Le Dojo de Tesla sera déployé prochainement
La tuile d’entraînement de Tesla Dojo (l’entreprise l’appelle une tuile d’entraînement) est en réalité un ensemble de 25 processeurs puissants reliés ensemble pour agir comme un seul processeur ultra-puissant, utilisant la technologie de connectivité de TSMC, spécifiquement conçue pour une connectivité à haute vitesse. Cela commence à avoir un peu plus de sens, mais d’abord, un peu de contexte sur pourquoi Tesla avait besoin de son propre processeur alors que des géants des semi-conducteurs comme Nvidia, IBM et Intel fabriquent déjà du matériel pour les ordinateurs et l’IA.
La décision de Tesla de s’engager dans l’IA, la conception de puces et la supercalcul montre comment l’entreprise, et surtout Elon Musk, voient l’innovation comme plus qu’une simple expansion commerciale. Tesla cherche à développer des voitures à capacités de conduite autonome dès le départ, et toutes les voitures qu’elle a vendues transmettent des données à Tesla pour aider l’entreprise à construire le système. Dojo fait donc également partie de son intégration verticale.
Dojo est très différent des autres accélérateurs IA et outils de supercalcul disponibles. Par exemple, les GPU Nvidia A100 ou A200 sont intégrés dans de nombreux supercalculateurs à travers le monde, mais ceux-ci et les autres sont principalement conçus pour répondre à une large gamme de tâches, notamment la recherche, le traitement de gros volumes de données, des simulations complexes, et bien d’autres encore. Dojo, en revanche, est conçu pour une tâche spécifique : la vision par ordinateur IA alimentée par des données réelles ; ce qu’il sera capable de faire d’autre reste inconnu, car l’entreprise n’a pas révélé beaucoup d’informations.
Les systèmes basés sur galette sont plus efficaces
Comme indiqué ci-dessus, Dojo est composé de 25 processeurs haute performance individuels, ce qui lui donne une appétence vorace pour l’énergie et nécessite un système de refroidissement efficace et sophistiqué. Selon Tom’s Hardware, pour alimenter le système, Tesla utilise un système de régulation de tension, qui est en soi un module complexe délivrant 18 000 ampères au processeur. Avec ces niveaux élevés de puissance, le système dissipe 15 000 watts de chaleur et, pour fonctionner efficacement, il nécessite un système de refroidissement liquide.
Les accélérateurs basés sur galette, tels que le Dojo de Tesla, sont substantiellement plus efficaces et offrent de meilleures performances que les autres systèmes multiprocesseurs. Ils bénéficient d’une faible latence entre les cœurs de communication, d’une bande passante élevée et d’une meilleure efficacité énergétique grâce à la technologie de galette du système.
Jusqu’à présent, seuls Tesla et Cerebras disposaient de systèmes sur galette, mais d’autres acteurs de l’industrie devraient également s’y mettre en raison de l’efficacité supérieure et de la latence plus faible. Cependant, ces accélérateurs présentent également certaines limites ; les systèmes sur galette doivent actuellement compter sur la mémoire intégrée à la puce, qui est généralement fixe et peut être insuffisante pour différents types de cas d’utilisation. Mais on s’attend à ce que cela soit surmonté lorsque la prochaine génération de la plateforme sur galette permettra l’empilement 3D des puces de mémoire HBM4 sur les tuiles d’accélérateur.
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Aamir Sheikh
Aamir est journaliste technologique avec près de six ans d'expérience dans les secteurs de la cryptomonnaie et de la technologie. Il est diplômé de l'université MAJ avec un MBA en finance et marketing. Il travaille désormais pour Cryptopolitan, où il rend compte des dernières évolutions des marchés de la cryptomonnaie et des prévisions de prix.
