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特斯拉为什么做超算

“经常有人说，特斯拉作为一家自动驾驶公司，为什么要发展超算？”

此次AI日，特斯拉给出了答案：从本质来说，特斯拉是一家硬核科技公司。

“提出这个问题，就是对特斯拉不够了解，不知道我们要做什么。在特斯拉，我们做很多科学与工程相关的事情，因此有很多基础的数据工作，包括推理、神经网络等，当然也包括超算。”

毕竟，算力可以说是训练的基本粮食。

在最开始设计Dojo超级计算机时，特斯拉希望能够实现实质性的改进，比如降低自动驾驶训练延迟。为此，其进行了一系列的研发，包括高效率芯片D1等。

D1芯片于去年AI日亮相，是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片，其在645mm?的芯片面积上，搭载了500亿个晶体管，热设计功耗（TDP）为400W，FP32精度下的算力峰值达22．6 TFLOPS。

性能参数优于目前特斯拉超级计算机使用的英伟达A100 Tensor Core GPU。后者芯片面积为826mm?，晶体管数量542亿颗，TDP400W，FP32峰值算力是19．5TFLOPS。

而Dojo超级计算机的单个训练模块由25个D1芯片组成。据悉，2023年一季度特斯拉将推出Dojo机柜。届时，现有基于英伟达A100芯片建成的超算可能会被替换。

未来，来自全球超100万辆特斯拉的数据将汇聚于Dojo，通过其训练深度神经网络，以此来帮助特斯拉的Autopilot不断进化，最终实现以纯视觉为基础的完全自动驾驶（FSD）。

特斯拉方面称，新的Dojo超级计算机具有人工智能训练超高算力的同时，还拥有扩展带宽、减少延迟、节省成本等优势。

Dojo团队宣称一个训练模组的机器学习训练算力，足以达到6个“GPU 计算盒子”，并且成本还不到“一个盒子”的水平。

为了实现这些性能，特斯拉尝试了不同的封装技术都失败了，最后特斯拉放弃了D Ram结构，而是采用S Ram，即嵌入到芯片里面，虽然容量减少，但利用率明显提升。

除了架构设计，考虑到虚拟内存、加速器、编译器等各方面，特斯拉在整个系统设计中，面临种种选择，他们也遵循了自己的追求，即“不对Dojo超算设限”。

比如，在训练方法上，不采用大多数选择的数据共行模式；在数据中心层面，采用的是纵向整合的结构，对数据中心进行垂直整合。

在此过程中，也遇到了很多挑战。

特斯拉希望通过增加密度来提高性能表现，这对电力输送提出了挑战。“我们需要为计算芯片提供动力、电力，这会面临限制。同时由于整体设计是高度集合，因此需要实现多层垂直电源解决方案。”

基于上述两点，特斯拉构建快速迭代，最终通过设计和堆栈，使得CTE（热膨胀系数）降幅高达50％。

特斯拉面临的另一个挑战是：如何推动集成的边界。

目前特斯拉的电力模块是x、y平面用于高带宽通信，其他所有东西垂直进行堆叠，这不仅涉及到系统控制器，还要考虑震荡器时钟输出丢失。如何使其不受电源电路影响，达到理想的整合程度？

特斯拉采用的方法是多管齐下。一方面是尽量减少震动，如通过使用软帽端，即端口使用较软材料来减少震动；另一方面，对开关频率进行更新，使其斜正进一步的远离敏感频段。

去年AI日上，特斯拉仅仅展现了超算系统的几个组件，今年其希望在系统层面实现更多进步。其中，系统托盘是实现单一加速器愿景的非常关键部分，可以整体实现无缝的连接。

此外，硬件方面，特斯拉还利用高速以太网、本地硬件支持等方式，加速超算性能的达成；软件方面，特斯拉则称，代码运行在编译器和硬件上，需要确保数据是可以被联合起来使用的，因此需要反向需要考虑路径梯度。

而如何判断Dojo是否成功，与当下相比是否具有优势？特斯拉称，看同事是否愿意使用。实际上，特斯拉也给出了一些量化标准，如，系统一个月的工作量，Dojo超算不到一周就能完成等。

当然，超高算力意味着巨大能耗。在问答环节，马斯克也表示，Dojo是巨型计算机，耗能很大，也需要很多的冷却装置，所以可能会作为aws这样的亚马逊网络，云服务的方式提供给市场。

马斯克认为，提供类似于亚马逊云AWS 的 Dojo服务更有意义，他将此描述为一款“帮助你用更少的钱，更快地训练模型的在线服务。”

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       原文标题 : 特斯拉机器人只卖10多万，FSD推送16万车主测试，特斯拉AI DAY 2022干货一文看尽