二代FSD也有算力焦虑？特斯拉不惜血本用上GDDR6_特斯拉fds实际感受

特约作者 / 周彦武（业内资深专家）

编辑 / 汽车之心

特斯拉最新的自动驾驶大脑 FSD，不惜血本用上了 GDDR6。

如上图中的 D9ZPR，正反两面各用了 8 颗，总计 16 颗，每颗容量 2GB。

但最近 ChatGPT 带动 GDDR6 需求暴增，价格略有上涨，目前每片价格大约 10-13 美元。

实际上，特斯拉 HW4.0 的座舱控制器里还有 4 颗 GDDR6，每颗容量也是 2GB，合计 40GB 即 200 美元以上。

大部分厂家都选择 LPDDR4 或 LPDDR5。

例如英伟达的中配 Orin 开发盒子是 4 颗 8GB 即 32GB 的 LPDDR5，只需要大约 50-60 美元，这与特斯拉 HW 4.0 中的第二代 FSD 价格相差 150 美元。

特斯拉 HW3.0 使用的是 8 片 2GB 的 LPDDR4，每片大约 3.5 美元，8 片只有 28 美元。

当然，这当中最大赢家是美光，车载领域 80% 的 DRAM 市场均来自美光。美光是美国唯一存储器公司，也是除英特尔外美国本土几乎唯一的硬科技公司（AMD 的制造均由台积电完成）。

总体来看，车载领域目前都是使用 LPDDR，特斯拉再次开创先河：首次在车载领域使用 GDDR。

01

什么是内存？

在细说 GDDR 前，我们先来了解内存的概念。

运算系统有两种存储：

一种是断电后存储内容不丢失的非易失性存储器（英语：Non-Volatile Memory，缩写：NVM），最常见的 NVM 是 Flash 存储器；

还有一种是断电后存储内容就消失的易失性存储器，即 RAM。

RAM 又分为两类：

DRAM（Dynamic Random Access Memory，动态随机存取记忆体）；

SRAM（Static Random Access Memory，静态随机存取记忆体）。

通常内存指的是 RAM，准确地说应该叫缓存或暂存。

NVM 原理类似电容，因此其读出写入速度很慢，跟 CPU 速度比差太多。为了 NVM 和 CPU 两者协调工作，加入内存做中转缓冲，可以说，RAM 计算单元与数据或指令存储之间的桥梁。

对于 AI 加速器来说，内存尤为重要。

所谓 AI 运算，就是矩阵乘积累加，输入矩阵与权重矩阵之间的乘积累加，需要频繁地读取权重矩阵或者说训练好的模型参数。

模型参数越大，自然就需要更高的带宽，一次性读出更多的参数。

小模型的鲁棒性和可移植性很差，因此人类 AI 的发展方向就是越来越大的模型，参数越来越多。

机器视觉的奠基者 ResNet 50 是 2500 万个参数，自动驾驶领域目前正火的 Transformer 在 9 千万到 3.4 亿之间，ViT 变种是 20 亿，GPT3 是惊人的 1750 亿。

自动驾驶迟早也会达到这个规模。

模型平均每两年会增加 240 倍，内存带宽两年只会增加两倍。

SRAM 速度很高，高性能 AI 芯片需要尽量多的 SRAM。

SRAM 价格也高，差不多每 MB 价格是 80-100 美元，通常 AI 训练用芯片需要 50MB 以上的 SRAM，也就意味着 5000 美元的成本。

SRAM 需要 6 个晶体管，并且晶体管之间的通道即有效宽度 Weff 在目前主流的 FinFET 工艺下，SRAM 的缩微很困难。

台积电 N3 即 3 纳米工艺，N3 具有 0.0199μm²的 SRAM 位单元大小，与 N5（5 纳米工艺）的 0.021μm² SRAM 位单元相比仅缩小了~5%。

改进后的 N3E（3 纳米扩展）变得更糟。

因为它配备了 0.021 μm² SRAM 位单元（大致转换为 31.8 Mib / mm²），这意味着与 N5 相比根本没有缩放，再延伸就是芯片的成本增加了，性能却没有。

目前 AI 模型尺寸越来越大，超过 20GB 已是常态。

使用 SRAM 来存储，芯片价格轻易突破 100 万美元，即使是不太在乎价钱的服务器也承受不起。

因此，我们只能退而求其次——HBM，即 High Bandwidth Memory，每 GB 的 HBM 成本大约 20 美元。

如上图，简单概括：

HBM 是将 SDRAM 用 TSV（硅通孔）工艺堆叠起来，如同盖楼，层和层之间会有金属层等间隔，同时通过 TSV 联通各个存储单元。

TSV 是内存能够堆叠的关键，它能够在各个存储层之间以及层内构建出硅通孔的通路，存储单元的访问就通过这些通孔完成。

在了解 HBM 之前，我们需要明白几个内存基本概念——密度、速度和带宽。

密度指的就是容量。

速度有两种描述，一是频率即 MHz，另一种是 MT/s，后一种方式越来越成为主流。

速度就好比高速公路的最高时速，带宽就好比高速公路的车道数。

HBM 是以牺牲速度来提高带宽的。

1MHz=1000KHz=1000000Hz 等于 1 秒内高低电平信号切换 100 万次。

MT/s 全称 Million Transfers Per Second 意为每秒百万次传输。

1T/s 和 1Hz，这两个单位前者指的是每秒做了一次传输，后者指每秒 1 时钟周期。

因为 DDR 内存信号每个时钟信号可以传输 2 次，所以实际的传输速率为 1Hz 等于 2T/s，1MHz 等于 2MT/s。

在 DDR5 发布后，内存性能规格的单位选择了 MT/s 为主，英特尔和金士顿、美光、威刚、芝奇等 PC 行业的领头企业也纷纷跟进这一策略，将内存性能的衡量单位改为MT/s。

对 CPU 来说，主要是串行数据流，速度就显得较为重要。

而 AI 和 GPU 是并行计算，带宽则比速度重要。

系统最大内存带宽 = 内存标称频率*内存总线位数*通道数

实际内存带宽 = 内存标称频率*内存总线位数*实际使用的通道数

实际内存带宽=内存核心频率*内存总线位数*实际使用的通道数*倍增系数

我们以车载领域的 LPDDR 为例来描述带宽：

历代 LPDDR 参数，注意位宽等同于 Maximum density，这是 CPU 一次能拿走的数据最大密度，用于 GPU 的最大密度就可以轻易达到 384bit。

特斯拉初代 FSD 使用的 LPDDR4，型号是 MT53D512M32D2DS-046 AAT，容量为 16Gb，总共 8 片，I/O 频率 2133MHz，单通道的话，其带宽为 2133*64*16，即 273GB/s。

HBM 采用物理堆叠，它的总线位宽可以是并联形式，每个 Die 有 2 个 128bit 位宽的通道，HBM1 只有 4 层堆叠叫做 4-Hi，带宽可以达到 4*2*128=1024bit，HBM2 的 I/O 频率是 1107MHz，倍频系数是 2。

以英伟达 V100S 加速器为例，用了 4 颗 HBM2，带宽是 1107*2*4*1028/8/1000，即 1134GB/s——比 LPDDR4 要高很多。

HBM3 频率提到 1600MHz，堆叠提高到 16 层，比 HBM1 高出 4 倍。

英伟达最新旗舰 H100 有多个版本，其中顶配使用 HBM3 内存 5 颗，每颗 16GB，带宽是 5*1600*2*16*1028，也就是 3350GB/s。

HBM 通过基板的硅互联层与主处理器连接，物理距离远远小于 PCB 上内存与处理器之间的连接，几乎逼近 L3 缓存的连接距离，尽管其运行频率不高，但是这个速度是真实速度，没有任何水分。

另外需要指出的是，DDR 包括 LPDDR 和 HBM 这类存储，其真实的核心频率很低，在 133MHz 到 200MHz 之间。

不过为了数字漂亮，几乎没有厂家提到核心频率。

核心频率提高会导致功耗大增，这也是内存速度一直比较慢的真正原因。

来一张 H100 的高清大图：

H100 分两种，一种是 SXM，另一种是 PCIe。

H100 SXM5 的 INT8 算力峰值可达 4000TOPS，PCIe 是 3200TOPS。

注意 H100 主芯片旁边的 6 个紧贴着的芯片（有一个是空的，为了对称散热设计的，实际只有 5 个），那就是昂贵的 HBM3，由韩国 SK Hynix 提供。

目前全球只有 SK Hynix 能够量产 HBM3，也只有英伟达一个用户。

HBM 缺点一是贵，二是必须 3D 堆叠，三是散热不易。

因为它是堆叠的，考虑到成本比较高，只有服务器和 AI 训练领域才有人用 HBM，推理领域还未见到。

HBM 再退一步，就是今天的主角：GDDR。

02

为何特斯拉

不惜血本用 GDDR6？

GDDR，可以说是廉价版 HBM。

GDDR 是 Graphics Double Data Rate 的缩写，是为 GPU 而生的内存。

GPU 和 AI 处理器，没有 L1/L2/L3 级缓存的概念，因为它的核心数量太多，不可能给每个核心配备缓存，那样做成本太高了。

GDDR 从第五代完全成熟，之前的四代都是基于传统 DDR，昙花一现生命周期很短，而 GDDR5 生命周期已经超过 10 年。

GDDR5 最大提升是频率提高了 4 倍，采用了所谓 QDR 技术，DDR 是半双工，QDR 是全双工，它有两条数据总线，两条都可以同时读写。

比如 GDDR5 的 I/O 频率通常是 1750MHz，实际 I/O 频率是 1750*4=7000MHz。单颗 GDDR5 的带宽就是 32*7G/8=28GB/s。

GDDR6 再进一步，将预取 prefetch size 数据从 8n 增加到 16n，带宽再翻倍，单 bank 通常可达 56GB/s。

以特斯拉的 16 颗 GDDR6 为例，带宽是 56*16=896GB/s，是初代 LPDDR4 的 3 倍多，但跟 HBM3 差别还是很大。

上图为各种 GDDR 参数对比：

GDDR5X 的总线是 352 位，就是最大支持 11 颗 32bit 的 GDDR 并联，合计总线宽度 352bit。

GDDR6 就是最大支持 12 颗 32bit 的 GDDR6 并联，合计总线宽度 384 位。

GPU 是并行计算，CPU 想做到这么高的位宽就比较困难。

2019 年开始出现 GDDR6X，也就是 GDDR7 的预演版，最大改变是引入 PAM4 编码，单颗达到 84GB/s，12 颗带宽超过 1TB/s。

虽然理论上 GDDR6X 采用 PAM4 信号调制方式，配合 MTA 编码技术，GDDR6X 的能效提升很多。

同样是 8 颗显存，GDDR6X 能效比相比 GDDR6 的每比特能耗要低 15%。

实际测试中，搭载 10GB GDDR6X 显存的 RTX3080 的显存功耗高达 70W，24GB GDDR6X 显存的 RTX3090 的显存功耗更是上到 130W，是十足的耗电大户。

不过 GDDR 和 HBM 都是针对并行计算的，注重带宽，不注重速度。

GDDR6 的 CSA 延迟是 DDR4 的 2 倍多，也就是说 GDDR 和 HBM 不适合用在 CPU 上。

CPU 是有序列的串行运算为主，因此英伟达 Grace Hopper Superchip 的 CPU 部分还是使用了 LPDDR5X。

而目前全球算力最高的设备，是大约 25 万美元的英伟达 DGX-H100，CPU 部分是英特尔的 Sapphire Rapids 即 Xeon W3XXX 系列（旗舰产品近 6000 美元一片）。

此前的 DGX-A100，CPU 是 AMD 的 EPYC Rome。

对应 CPU 的是 SK Hynix 的 DDR5，当然英特尔的 Xeon 做并行计算也可以，毕竟它是 56 核心。所以英特尔 Sapphire Rapids 也支持 HBM2E，但首选还是 DDR5。

特斯拉的二代 FSD 也有 CPU 部分，即 20 核心的 ARM Cortex-A72。

但特斯拉对 AI 算力更在意，或者说特斯拉有算力焦虑。

英伟达在算力方面太强大了，特斯拉宁肯弱化一点 CPU 也要上 GDDR6，并且是不惜成本。

特斯拉热衷于大模型，为了保证足够高的效率，我推测特斯拉三代 FSD 芯片估计要使用昂贵的 HBM3，至少要装下全部权重模型，估计容量不低于 50GB。

单这部分成本，就不低于 1000 美元，未来特斯拉三代 FSD 的成本最低也在 1500 美元以上。

同样，如果自动驾驶行业还热衷于人工智能，那么 5 年后的自动驾驶芯片成本最低也要 2000 美元以上。