https://twitter.com/graham_jeong/status/1704113204857852043


모건 스탠리 아담 조나스 리포트 상세 요약]1. 테슬라의 AI 비젼 (추론용 FSD 칩 / 학습용 Dojo D1 칩)  - 도조는 테슬라의 ‘차량에 탑재된 자율주행 추론용 칩(FSD 칩)시스템’의 학습을 위해 설계된 맞춤형 AI 칩.- 도조 내에는 D1이라는 학습용 Chip이 탑재되는데, 이는 NVIDIA의 A100이나 H100과 같은 일반적인 GPU보다 더 효율적이고 저렴하게 비전 기반 데이터를 처리할 수 있다고 주장


2. 도조의 장점과 목표 - 비용, 성능, 에너지 소비, 공간 절약 등 여러 측면에서 현재의 GPU 보다 6배 이상의 이점을 제공할 수 있다고 테슬라는 예상.- 테슬라는 2024년 말까지 100 엑사플롭스(10^18 FLOPS)의 컴퓨팅 파 .워 를 달성할 목표를 세웠으며, 이를 위해 7개의 엑사파드(ExaPOD)를 캘리포니아에 설치할 계획. - 도조는 2023년 7월부터 운영되기 시작했으며, “테슬라의 FSD 버전 12와 옵티머스(Optimus) 인간형 로봇에 사용될 예정”

3. 도조의 시장 영향 - 자동차 산업을 넘어 로봇, 의료, 보안 등 비전 기반 AI 모델이 필요한 다른 산업에도 응용될 수 있는 장기적인 가능성


4. 도조 경쟁 기업 - 24년에 맞춤형 AI ASIC 칩 시장이 62억 달러의 가치를 나타낼 것이라고 추정하며, 이 중 테슬라의 도조와 FSD가 12억 달러를 차지할 것이라고 예상.- 경쟁자는 NVIDIA, Graphcore, apple, microsoft, google, amazon, meta


.5. 도조의 하드웨어 기술특징 - 도조는 테슬라가 자체 제작한 D1 칩을 사용. D1 칩은 7나노미터 공정으로 제작된 45mm x 45mm 크기의 칩으로, 354개의 핀과 1.8TB/s의 메모리 대역폭 보유.- D1 칩은 25개씩 모듈로 묶여서 D1 타일을 구성하고, 이 타일들은 다시 9개씩 모여서 D1 패널을 구성.- D1 패널은 36개의 타일과 900개의 칩으로 구성되어 있으며, 648TB/s의 메모리 대역폭과 9PFLOPS의 컴퓨팅 파 .워 를 제공.- D1 패널은 최대 100개까지 연결할 수 있으며, 이를 통해 도조는 최대 100PFLOPS의 컴퓨팅 파.워와 64.8PB/s의 메모리 대역폭을 달성.


6. 도조의 소프트웨어 기술특징 - 도조는 PyTorch 기반의 프레임워크를 사용. (pytorch는 오늘날 가장 성공한 AI 프레임워크)- 프레임워크는 도조의 하드웨어 구조에 맞게 최적화되어 있으며, 분산 학습, 모델 병렬, 파이프라이닝, 체크포인팅 등의 기능을 지원.- 또한 도조는 테슬라가 수집한 비전 데이터셋을 활용하여 다양한 비전 기반 AI 모델을 학습 가능.- 이 데이터셋은 테슬라의 차량에 탑재된 카메라와 센서로부터 수집된 수십억 개 이미지 및 비디오로 구성되었으며, 테슬라가 개발한 자동 레이블링 시스템을 통해 정확하고 효율적으로 레이블링됨


7. FSD, 옵티머스 로봇 -  옵티머스는 24년 초에 프로토타입 공개 계획, 25년 상용화 예정. 옵티머스는 테슬라의 차량과 연동되어 원격으로 제어할 수 있으며, 테슬라의 모빌리티 서비스에도 활용.


24년 초 프로토 타입 공개 25년 상용화 예정