近日特斯拉（Tesla）举行的AIDay活动中 ， 埃隆-马斯克（ElonMusk）及多位工程师 ， 讲解了特斯拉纯视觉方案FSD的进展、神经网络自动驾驶训练、D1芯片和Dojo超级计算机等相关信息 。其中特斯拉研发的AI训练芯片D1引起了不少人的兴趣 ， 这款芯片将用于特斯拉目前正在构建的超级计算机 ， 旨在以更少的消耗和更少的空间提供更高的性能 。
【特斯拉D1芯片拥有500亿个晶体管 AI算力可扩展至百亿亿级】

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据ComputerBase报道 ， D1芯片是采用7nm工艺制造的定制芯片 ， 拥有500亿个晶体管 ， 其裸片面积为645mm%uB2 ， 小于英伟达的A100（826mm%uB2）和AMDArcturus（750mm%uB2） 。其配备了354个训练节点 ， 支持用于AI训练的各种指令 ， 包括FP32、BFP16、CFP8、INT32、INT16和INT8 。
特斯拉表示 。D1芯片可以提供22.6TFLOPS的单精度浮点运算性能 ， BF16/CFP8的峰值算力达到了362TFLOPS ， 热设计功耗（TDP）不超过400W 。对AI训练来说 ， 可扩展性非常重要 ， 因此通过带宽为10TB/s的“延迟交换结构”在各个方向进行互连 。D1芯片周围会有一个I/O环 ， 有576个通道 ， 每个通道提供112Gbit/s带宽 。同时25个D1芯片可以组成的一个训练模块 ， 带宽达到36TB/s ， BF16/CFP8的峰值算力达到9PFLOPS 。
如果在数个机柜中部署120个训练模块（包含3000个D1芯片） ， 就能组成ExaPOD 。这是世界上首屈一指的AI训练超级计算机 ， 超过100万个训练节点 ， BF16/CFP8的峰值算力达到1.1ExaFLOPS 。相比特斯拉目前基于英伟达设备构造的超级计算机 ， 在同样成本条件下 ， 性能提高了4倍 ， 每瓦性能提高了1.3倍 ， 占地面积仅为五分之一 。

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