Официальное подтверждение от Samsung Foundry
Джеймс Ким (James Kim), главный инженер Samsung Foundry, опубликовал в LinkedIn подтверждение того, что проект чипа Tesla AI5 успешно прошел стадию tape-out. Процессор будет manufactured на фабрике Taylor с использованием новейшего 2-нм технологического узла Samsung. По словам инженера, сотрудничество с командами Tesla в Пало-Альто и Остине длилось несколько месяцев, и чип скоро будет интегрирован в новые продукты компании.
Двойное производство: TSMC и Samsung
Илон Маск еще в середине апреля продемонстрировал первый образец AI5, заявив о параллельном производстве на двух фабриках. Важно отметить, что версия чипа для TSMC прошла tape-out на несколько месяцев раньше, чем версия для Samsung. Это стратегическое решение позволяет Tesla масштабировать выпуск одного из самых массовых процессоров в истории, так как AI5 планируется использовать в автомобилях, роботах Optimus и собственных дата-центрах.
Технические характеристики и память
Демонстрационный модуль AI5 включает компактный акселератор (размером примерно половина ретиклы) и 12 пакетов памяти от SK hynix. Судя по маркировке, используются стандартные чипы GDDR6 или GDDR7. Наличие 12 микросхем памяти указывает на широкую шину данных. Если предположить использование GDDR6/GDDR7, то ширина шины составляет 384 бита, что обеспечивает пропускную способность памяти в диапазоне от 768 ГБ/с до 1,536 ТБ/с.
| Параметр | Значение / Описание |
|---|---|
| Техпроцесс (Samsung) | 2-нм класс (фабрика Taylor) |
| Техпроцесс (TSMC) | Ранее прошедший tape-out (детали не раскрыты) |
| Память | 12 чипов SK hynix (GDDR6 или GDDR7) |
| Шина памяти | Предположительно 384-бит |
| Пропускная способность | 768 ГБ/с – 1,536 ТБ/с |
| Рост производительности | До 40x по сравнению с предшественником (AI4) |
Почему это важно
Переход на 2-нм техпроцесс от Samsung является значимым событием для индустрии, так как подтверждает готовность альтернативного TSMC производителя производить передовые чипы для ИИ. Для Tesla это гарантирует бесперебойные поставки критически важных вычислительных мощностей для развития автономного вождения и робототехники, избегая зависимости от одного поставщика.
Источник: Tom's Hardware ↗