日前，硅谷芯片技術研討會HOT CHIPS上，特斯拉硬件工程師Emil Talpes公開了特斯拉Dojo超算指令集結構細節(jié)，并展示了Dojo的數(shù)據(jù)格式、系統(tǒng)網(wǎng)絡、軟件系統(tǒng)繞行死節(jié)點能力等。

　　所謂 Dojo，是特斯拉自研的超級計算機，可利用海量視頻數(shù)據(jù)，完成“無人監(jiān)管”的標注和訓練。

　　在去年的AI Day上，特斯拉就已發(fā)布Dojo超級計算機，但當時其“羽翼未豐”，尚只有第一個芯片及訓練塊，公司仍在推動構建完整的Dojo Exapod。

　　而特斯拉也表示，理論上，Dojo ExaPod將是世界上最快的AI訓練超級計算機。

　　如今，Dojo Exapod也終于揭開面紗——從本次研討會上Talpes的展示來看，每個Dojo ExaPod集成120個訓練模塊，內置3000個D1芯片，擁有超過100萬個訓練節(jié)點，算力達到1.1EFLOP*(每秒千萬億次浮點運算)。

　　微架構方面，每個Dojo節(jié)點都有一個內核，是一臺具有CPU專用內存和I/O接口的成熟計算機。

　　Dojo Exapod的核心，便是特斯拉自研的D1芯片。該芯片由臺積電制造，采用7nm工藝，擁有500億個晶體管，芯片面積為645mm2，小于英偉達的A100(826 mm2)和AMD Arcturus(750 mm2)。

　　值得注意的是，有望在下個月現(xiàn)身的特斯拉人形機器人“擎天柱”大腦所使用的，便是Dojo D1超級計算芯片，每個D1芯片之間無縫連接，相鄰芯片之間的延遲極低，訓練模塊最大程度上實現(xiàn)了帶寬的保留。

　　特斯拉之前已透露，Tesla Bot“擎天柱”頭部將配備與自家汽車相同的智能駕駛攝像頭，并與汽車共用AI系統(tǒng)——換言之，特斯拉人形機器人延續(xù)了以視覺為主的傳感技術路線。

　　得益于龐大數(shù)據(jù)庫的支撐、AI預測能力與算法，特斯拉認為，純視覺方案也能較好地彌補深度傳感器缺失所帶來的不足。目前，其基于視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡技術已在汽車FSD上獲得實戰(zhàn)驗證，華安證券27日報告指出，該技術有望借助Dojo超算加速訓練升級。