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DOJO计算单元
资料介绍
一、训练瓦片的核心定义与设计初衷
训练瓦片是Tesla DOJO自动驾驶超级计算系统中最基础的计算存储一体化单元，是特斯拉为解决自动驾驶大模型训练过程中内存带宽瓶颈、延迟瓶颈与算力扩展痛点设计的定制化核心构件。不同于通用GPU设计中计算单元与内存分离的经典架构，训练瓦片采用计算与存储紧耦合设计，将计算逻辑、片上存储、互联接口全部集成在一块核心裸片上，每一块训练瓦片都可以独立完成部分模型计算任务，也可以通过高速互联接口和其他瓦片组合成更大规模的计算集群。
特斯拉推出训练瓦片架构的核心初衷，来自于自动驾驶训练业务的独特需求：当前全自动驾驶系统需要处理海量的道路场景视频数据，端到端大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿级别，传统基于批量GPU集群的训练架构面临三个核心痛点：第一，多卡之间数据交互带宽不足，模型并行或者数据并行过程中，大量时间消耗在跨卡数据传输上，算力利用率普遍不足30%；第二，GPU的显存容量有限，大模型无法完整放入单卡显存，频繁的CPU内存数据交换进一步拉低训练效率；第三，大规模GPU集群的扩展成本极高，随着集群规模扩大，通信延迟指数级上升，线性加速比快速下降。针对这些痛点，训练瓦片通过架构级创新实现了三大改进：就近存储减少数据搬运、片上高速互联降低通信延迟、模块化设计支持近乎线性的算力扩展。
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