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exeex
(人非腎鹹)
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Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
時間
Tue Mar 24 14:56:11 2026
先別管晶片廠怎麼蓋
先來看一下老馬之前晶片設計怎麼翻車的
先貼個tesla dojo 2砍掉的新聞
https://techorange.com/2025/08/08/tesla-dojo-shut-down/
馬斯克賭輸了?特斯拉 Dojo 計畫失敗,核心團隊出走成「新敵手」 | TechOrange 科技報橘
特斯拉(Tesla)近日將解散由 Peter Bannon 領導的 Dojo 超級電腦團隊,宣告停止自主開發無人駕駛 AI 晶片的計畫。 ...
技術細節參考
https://electrek.co/2022/08/24/tesla-deep-dive-presentations-dojo-ai-supercomputer/
Tesla releases new deep-dive presentations on its Dojo AI supercomputer | Electrek
Tesla has released two new deep-dive presentations into its Dojo AI supercomputer ahead of its upcoming AI Day 2. You... ...
https://chipsandcheese.com/p/hot-chips-34-teslas-dojo-microarchitecture
他的架構是這樣
用354 riscv core組成一個die
再用25個die組成一個tile
最後tile組成運算節點
但這樣有個問題
他設計的功率密度太高 需要上水冷
然後die size很大 又要考慮壞點容錯
die to die也要考慮path失效的容錯
但不是只有晶片良率的壞點
高熱長期運轉本來就會經常掉點
尤其是這種大規模運算叢集
比如meta這篇
https://engineering.fb.com/2024/06/12...language-models-at-scale-meta/
How Meta trains large language models at scale - Engineering at Meta
As we continue to focus our AI research and development on solving increasingly complex problems, one of the most significant and challenging shifts w ...
練LLM基本上都在和節點失效搏鬥
神經網路的整個訓練流程
只要一個bit翻轉都有可能把整個訓練殺死
(梯度下降算法,錯誤會隨梯度傳播到整個模型)
他的技術只有考慮靜態失效
也就是練到一半突然壞一個core是無法處理的
(因為他的軟體根據晶片壞哪裡,去編譯出繞過壞點的程式
壞點必須事先知道)
不管你dojo 2算力多少,訓練流程跑不完,就是不能用的
我只能說Tesla還是太天真了
下次記得不要找印度人當主管
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.34.98.192 (臺灣)
※ 作者:
exeex
2026-03-24 14:56:11
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https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1774335376.A.C90.html
※ 同主題文章:
[新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶片廠計畫了
03-22 17:48
Carloslin
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-23 19:25
e04su3
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶片廠計畫了
03-23 20:51
madeinheaven
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-23 23:44
chal
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-24 05:34
ppippi
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-24 08:47
capssan
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-24 09:52
hamasakiayu
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-24 13:28
waitrop
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-24 14:29
winterson
Re: [新聞] 與台積電不一樣!馬斯克公布地表最大晶
03-24 14:56
exeex
推
jaricho
: 還給我火星 不要退成月球
1F 03/24 14:57
推
zaqimon
: 節點失效 不能叫AI去debug嗎 反正現在AI很厲害
2F 03/24 14:58
推
mynumber55
: 靠腰原來是晶片太爛,我以為是成本幹不贏老黃
3F 03/24 14:58
推
aloness
: 不要找印度人當主管是真的…
甚至當下屬都不要,印度人真的是來幫台灣人減壽的(
活活氣死
4F 03/24 15:00
推
qaz27966
: 專業說明推
7F 03/24 15:02
推
cloud7515
: 印度人接下來要征服日本了
8F 03/24 15:02
推
hosen
: 專業推
9F 03/24 15:03
推
jceefailurer
: 重壓台積,穩贏
10F 03/24 15:04
→
hosen
: 總是有人以為設計只要堆料就好
11F 03/24 15:04
推
joygo
: 印度人 很適合老馬其實 都是喊大然後無限延期
12F 03/24 15:04
→
dieorrun
: 但是印度人的創意我是不懷疑的 像之前的AI無人商店
靠的是真人遠端當店員 這種創意我真的沒有
13F 03/24 15:06
推
aloness
: 老馬做的最起碼會看到他朝著目標做失敗的樣子,印度
仔是不朝目標做也一樣失敗給你看
15F 03/24 15:09
→
j32072
: 看起來完全沒問題 期待雪茄漢堡產線
17F 03/24 15:11
→
VicLien
: 特斯拉搞特規還是可以啦 跟三星拿貨也是堪用 自駕
車先鋪好衝衛星 等資本進來鬼轉老黃也不是不可能
反正誰要上太空目前很難繞過馬
18F 03/24 15:13
推
s800525
: 搞這個為了衝SPACEX IPO價格吧
21F 03/24 15:14
推
cowaksor
: 翻小車已經不稀奇了 要翻世界級的大車
22F 03/24 15:15
→
Flyroach
: 無人XX靠的是後方遠端搖控不是很多都這樣玩嗎
23F 03/24 15:17
推
s800525
: 在嘴無人工廠前,特斯拉先把上海廠搬回去美國吧
連特斯拉一半產能靠中國,還在那畫大餅
24F 03/24 15:21
推
Usmall857
: 等合併SPACEX就會轉彎了 呵呵
26F 03/24 15:27
推
SkyPlus
: 他的自傳就有很多畫大餅失敗的例子,不過也有工程師
這三小KPI,事後卻成功的案例
只能給時間證明這次是SpaceX還是boring company了
^(工程師"覺得")
27F 03/24 15:28
推
PTTMAXQQ
: 本來以為能移民火星
想不到變成在月球蓋工廠QQ
31F 03/24 15:31
推
Xargon0730
: 不要太粗暴
33F 03/24 15:37
推
DDhow
: 跟印度阿三合作過就知道他們有多爛
34F 03/24 15:47
推
TISH12311
: 嗯嗯 世界首富翻100次車都不會有事吧
35F 03/24 15:50
→
cleanx
: 只是要炒股票
36F 03/24 15:50
→
JKjohnwick
: 總有人覺得代工很簡單
37F 03/24 15:52
推
hectorbibby
: 好,特斯拉 空爆它
38F 03/24 15:53
推
donod
: 人家有AI+機器人 這些問題給AI+機器人 輕鬆突破^^
39F 03/24 16:01
推
DellSale999
: 相信老馬 不相信的褲子都被沖掉好幾條惹 產線吃薑母
鴨
40F 03/24 16:05
推
darkangel119
: 相信老馬 火星算什麼 十年後去仙女座星雲觀光
42F 03/24 16:28
推
dkfs789
: 不管你信不信反正特粉都會信
43F 03/24 16:29
推
linleex
: 火箭跟ai比晶圓難那麼多都能成功了
44F 03/24 17:29
推
create8
: 難怪dojo被砍
45F 03/24 17:41
→
haopig
: 馬粉真的很狂,居然覺得火箭比晶圓難很多
46F 03/24 18:03
→
fallinlove15
: 最後可能只有能吃漢堡有達成 改開速食店之類的 那
用機器人沒問題
47F 03/24 18:07
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之前面過台灣Google Google在台灣招人仍然用美國的那套在招,我覺得挺蠢的 首先台灣跟美國環境差很多,台灣沒有刷leetcode的風氣。而高手集中在電機系,不像美國是在CS。 加上這麼冗長的面 …
109F 38推 5噓
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Re: [閒聊] 新竹風評被害 - C_Chat 板
作者:
exeex
60.250.213.238
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2022-10-26 17:05:14
其實說穿了就是貧窮限制味蕾 當學生的時候東西的確又貴又難吃 大學的時候跟其他縣市來的同學談吃的 就好像自己是木舌頭一樣 不停被酸美食沙漠 無力回嘴 只好跟著自嘲 但當你多蹲幾年 在竹科蹲久從新竹人變成 …
109F 38推 2噓
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[心得] 3080 深度學習 GDDR6X過熱 - PC_Shopping 板
作者:
exeex
1.169.178.29
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2022-07-13 18:59:43
先講結論: GDDR6X很燙,燙了就很不穩定 打遊戲沒事,但跑Deep learning訓練會壞掉 Deep learning這種應用建議直上帝版,甚至水冷版 以下是debug經驗分享: 之前從EVG …
61F 27推 1噓
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