推理卡的Codename是GOYA
计算：
3类计算引擎，TPC,GEMM,DMA，第一个进行向量计算，是主要的引擎，第二个进行矩阵运算，第三个是DMA；
最高支持FP32的计算；
采用TSMC 16 nm制程；
应该是标卡的形态；FHFL-2S，TDP200W；
内存：
2 Channel DDR4 @2667MB/s，合计是16GB显存
那么内存带宽是：2*2667MB/s*64bit/8/1000=42GB/s；
并没有采用GDDR；
互联：
host interface是X16 PCIe Gen4
训练卡的codename是GAUDI
计算：
计算引擎和GOYA类似；
OAM形态的卡是350W TDP；
8个卡或者4个卡组成1个3U的Module；
PCie形态的卡，应该是双宽的，直接带以太网出端口；TDP是200W；并且只支持8个100GbE；
内存：
4 HBM Stack 合计是32GB @2GT/s
因此内存的带宽是：4Stack*2GT/s*1024bit/8/1000=1TB/s；
互联：
Host Interface也还是X16 PCie Gen4
但是片上集成了10个100Gb的Ethernet口，支持RoCE V2；（也可以用作20*50GbE），相当于集成了网络和计算，降低了网卡的成本，但是有一部分的接口是需要用于G2G的互联的；
内部还是20个56Gb的SerDes；
形态上是OAM 0.9 SPEC的；
互联接口的使用上例如，每个卡：7个100GbE用户和另外7个OAM实现All2All 互联，3个100GbE用于节点之间互联；相当于1个3U的module出8*3=24个100GbE的端口；
G2G带宽是700Gb=87.5GB/s，并不是非常快；
当然针对模型模型的场景，也可以将10个100GbE全部连出去，到TOR上，以提高模型worker之间的带宽；
Habana的Logo不错，这个是GAUDI Datasheet中总结的三个特性的icon也是非常不错的：
参考文献：
Hot Chip 2019 ：https://old.hotchips.org/hc31/HC31_1.14_HabanaLabs.Eitan_Medina.v9.pdf
GAYA 的Datasheet: https://habana.ai/wp-content/uploads/pdf/2020/Habana%20GOYA%20HL-100%20Datasheet.pdf
GAUDI的Datasheet: https://habana.ai/wp-content/uploads/pdf/2020/Habana%20GAUDI%20AI%20Training%20Card%20Datasheet.pdf