1.特斯拉的处理器架构特斯拉需要部署一个规模为3~11亿个参数的行业大模型，用于训练或者部署GPS等大型模型。B代和b类芯片具有通用的Al计算能力和超高的计算密度。具有大规模的谈项目和优化的热管理结构。芯片上的sm可以达到1320g二塔的容量。每个芯片由5*5个小芯片组成，每个小芯片上有440兆艾特的容量。单个芯片的面积约为645平方毫米，经过整合封装后，可以获得更大的专利。每个芯片内核有354个，每个核心可以达到一套专利，并有1.25兆帕的内存。每个服务器上有6个这样的芯片。每个瓦片由5*5个小芯片组成，总共有25个芯片。它们封装成一个大的磁带，形成一个巨大的专利。瓦片之间可以进行快速互联，不需要经过中间步骤。数据可以通过接口处理器进行连接。每个瓦片上有—个5*5的小型CPU结构，可以提供超过GPUg100的算力。瓦片之间可以通过高速带宽进行快速互联。特斯拉的结构是—个平面型的瓦片互联机构，可以进行二维尺度的互联。整个系统形成—个更强大的算力带宽。2.特斯拉的架构优势特斯拉的架构通过高速带宽连接不同的处理器，提升整体计算和互联带宽。通过数据流进行计算结构，获得更好的互联带宽。通过更好的架构设计，提高性价比。特斯拉的专利部分主要来自于矩阵计算战略。特斯拉采用纳米震荡器进行局部电源温度监控，防止系统因过度降温或热量调节而崩溃。通过热量循环上下流动，实现超高内置超算和新客户架构。每个小芯片相当于整合了350个核心，通过小块的集成实现了高效。特斯拉的芯片面积很大，采用了7纳米技术，成本效率很高。特斯拉在软件上有很好的布局，通过与主流开发生态对接，提升计算性能，并构建生态的弱点。特斯拉的架构与三星有一定的相似性，典型的应用是订单式查询。特斯拉通过三维封装等方式解决互联问题，获得更高的性价比。特斯拉可能会发展纯的逻辑产品的路线，类似于微软和三星的投资思路。特斯拉提升了计算效率和整体战略，通过竞选计算的方式。目前是—个可以进行二维平面连接的超大带宽结构。特斯拉的训练成本相对较低，但在优化过程中，提高算力和密度以及批准带宽是关键。
Q&AQ:通过什么方式来提升特斯拉整体的计算性能和互联带宽？A:通过lvm的方式，包括数据变形、模型变形、图变形等多种Al计算中所常见的提示的方法，通过与主流的开发生态对接，提升整个计算的性能和构建生态的弱点。它提供了—个完整的配套式框架支持和整个编译的lvm价值取代驱动，从应用层到服务器层形成了一个架构。Q:公司的架构对于提升整个计算和互联带宽有什么优势？A:特斯拉的架构是进程计算架构，有利于提升整个计算和互联带宽。相比传统的大模型特斯拉通过数据流进行计算结构，获得更好的互联带宽。同时，通过更好的架构设计，获得更高的性价比。Q:公司的芯片相比其他公司的结构有什么特点？A:特斯拉的芯片类似于CPU加上DS的整合结构，通过充电瓦片之间的二维扩展，获得比GPU更高的互联带宽虽然特斯拉的芯片规模较小，每个芯片大约1万亩，只有3万吨碳水，但它能满足大模型计算的需求，并获得更好的综合指标。Q:公司的架构对于大模型计算的成本和效率有什么影响？A:特斯拉将大量的内存放在片内，与套系统单元贴得很近，是典型的进程计算架构。通过优化算法和密度，提高算力和带宽，并降低成本。在大模型的部署和训练中，提高算力和纯密度都是关键因素，两者相互影响。特斯拉同时获得了高效的成立和片间带宽，整体计算效率和性价比优千现有的GPU。Q:公司的架构是否会发展纯的逻辑？A:是的，特斯拉可能会发展纯的逻辑。最近微软和三星投资的第三十四本是典型的纯逻辑产品，与特斯拉的架构思路非常接近。特斯拉的架构在存放体和存在逻辑方面都已经在市场上得到认可。Q:除了特斯拉之外，还有其他公司的典型大模型计算架构吗？A:是的，除了特斯拉，还有像AMD的hbm+3D态势结构、Google的片外计算和片内数据系统计算架构等。这些架构在大模型计算方面有不同的特点和优势。Q:大模型芯片的分类和清况有哪些？A:大模型芯片可以分为CPU、DSA、GPU和加速器。目前大部分清况下，GPU主要用千BS浮肿，而加速器则是一种专用的领域加速器。Q:公司的芯片在功耗、算力和成本方面相比英伟达的GPU更优吗？A:是的，特斯拉的芯片在功耗、算力和成本方面都优千英伟达的GPU。通过比较，我们可以看到特斯拉使用的新浪puv4的BS芯片在这些方面都表现出色。特斯拉还需要发展自己的生态系统，并与开源国际生态系统进行整合推进。Q:公司的非英伟达的黑压芯片以及国产的gpgpo面临的生态突围清况如何？A:特斯拉的非英伟达的黑压芯片和国产的gpgpo都面临着生态突围的挑战。但是，这也为大模型相关技术的快速演进和普及带来了机会。大模型的算力提升受到多层缓存的制约，而这些新芯片可以简化缓存结构，从而提升算力。我们还分享了一些技术，如vs芯片、tpo等，欢迎大家阅读并提出更好的建议。Q:公司选择购买其他公司的芯片而不是使用自家的芯片，是因为生态原因还是因为性能或架构上的问题？A:特斯拉之所以选择购买其他公司的芯片，例如英伟达和H五，主要是出千生态原因，而不是因为性能或架构上的问题。这是因为像特斯拉和谷歌等公司最终都选择采购芯片，是因为他们自己只能研发一些芯片，但最后仍然需要采购其他公司的芯片。这是因为生态方面的原因，相当于是不愿意重复造轮子。另外，由于当前大部分Al算法开发都是用Python语言进行的，而Python语言的执行效率相对较低，所以在部署时更倾向千使用C语言。因此，采购其他公司的芯片是为了节约开发时间和生态的原因。但是当开发完成后，特斯拉可以自己量产芯片，而不需要再购买其他公司的芯片。总体来说，不论是在推理还是训练方面，特斯拉的芯片架构都比CPU更好，而且特斯拉的芯片在数据传输效率和带宽方面都比现有GPU集群要高很多，无论是在性能还是架构上都是实用的。Q:如果特斯拉的架构在通用计算领域取得成功，是否会对英伟达的市场产生压力？A:特斯拉的架构对于通用计算领域非常适合，可以替代英伟达的架构并逐渐挤占其市场份额。Q:公司在哪些场景可能最早落地，并且在哪些场景可能会遇到阻碍？A:特斯拉最有可能在新能源电动车和算法芯片领域最早落地。人均机器人也是一个可能的领域，但需要视觉和大语言模型的计算能力。除了这些场景之外，特斯拉还可能在生产制造和生物医学计算等领域提供高效的芯片服务。Q:公司的落地场景可能包括哪些方面？A:包括生物医药、工控技术识别、图像和NLP等方面。Q:公司的生态是否已经完全开放出来？A：特斯拉的生态还没有完全开放出来，但可以适配串说和NLP串说等。Q:传统车企是否会采用特斯拉的类似于AWS的服务？A:目前来看，传统车企对新技术相对保守，更倾向于采购而非自主研发。Q:公司的芯片是否比GPU更可靠？A:特斯拉的芯片相对千同样工艺的GPU来说可靠性更高。Q:公司是否会将自己的芯片卖给其他厂商？A:特斯拉可能不会像外面去卖自己的芯片，因为建立—个大的计算云提供云服务可以获得更高的盈利。Q:公司的生态是否需要很长时间才能弥补？A:特斯拉不需要建立通用生态，只需要针对目前的场景做好即可获得可观的盈利。在盈利之后，可以进一步展开生态融合。Q:公司的芯片中是否包括HBM?A:特斯拉的芯片内部没有HBM,接口卡上有HBM。Q:公司的芯片是否有content的概念？A:特斯拉的芯片没有content的概念。Q:公司的计算芯片上有多少HBM?A:没有HBM。Q:公司的计算芯片上配备了多少GB的HBM?A:每一块配备了32GB的HBM。Q:公司的计算芯片上可以接多少个HDM?A:特斯拉的计算芯片上可以接多个HDM,具体数量要根据清况而定。Q:对于特斯拉的计算能效有什么提升？A:特斯拉的计算能效通过班卡提成的方式进行，与h100的封装方式不同，h版是片外封装的进存计算，而b1是片内进行计算，这样整个的计算能效得到了提升。Q:公司的接口卡数量是多少？A:单芯片上并没有很大的HB,它需要通过接口卡去接。具体插口数量会根据最后差多少接口卡而定。Q:公司适合处理多大规模的模型？A:特斯拉的hbm容量不是很大，大部分适用于参数比较小的模型。对于大型模型是否适用，取决于模型大小的定义，如果是干亿级别的模型，即100个b点，它能容纳100g派的参数。因此，特斯拉可以处理干亿到万亿级别的模型。Q:PCB的架构、带宽和密度对特斯拉的难度有何影响？A:PCB的架构决定了其中的难度和复杂性；带宽决定了机器和芯片之间、设备和设备之间的互联清况；密度决定了PCB的层数和线路等级加工工艺。Q:公司的机器架构是怎样的？A:特斯拉的机器架构是—个对称的结构，分为上下两部分。上部是供电和网络电源，下部是托盘。每个托盘有6个处理器，再向下是4个CPU的机箱。这些硬件中，还有很多细节是无法直观看到的。Q:公司的硬件中用到了哪些组件？A:特斯拉的硬件中使用了AIP接口、处理器、CPU板、网卡等组件。Q:公司中的机械银色或红铜颜色组件是什么？A:这些组件是用来做训练的模块,它们要求非常高，因为与WiFi和镜片之间的距离非常近。Q:公司的电源管理和供电功能在哪个部分？A:特斯拉的电源管理和供电功能在Interpol上面的算力单元中。Q:公司的PCB有多少层和线路等级加工工艺？A:特斯拉的PCB的层数和线路等级加工工艺取决于最密的难度最大的金人，具体数量无法确定。Q:一个带对应的1000元的PPT是怎么计算的？A:—个带对应的1000元的PPT是根据每个的价值量来计算的。每个大爷对应的是差不多1000块钱的PPT的价值量。—个机柜里大概有300个大爱。Q:单机PCB的价值总量大概是多少？A:一台整机的一个机柜的PCB大概是300个大，每个的价值量是1000块钱。Q：从供给格局上来看，PCB的供应商主要是排场厂商还是其他本身的工艺系统？A:目前主要是以排场的一些厂商为主，供应链当中还有其他本身的工艺系统。Q:对于PCB的成长空间，您有初步的判断吗？A:目前还无法得到WiFi端的数据，但根据市场预期，可以通过计算机柜数量、WiFi数量和贴片数量来初步判断PCB的成长空间。Q:有多少个机柜？有多少个WiFi?有多少个贴片？A:暂时没有这些数据，需要时间来观察WiFi端的信息才能得出更清晰的结果。Q:如果特斯拉采用了垂直堆叠的架构，那么如何解决散热的问题？A:他其实有赛事方案，客人他有写出来，你可以看他的方案。三思行研