不讓Nvidia、Google專美于前，在今年Tesla AI Day活動上，美國電動汽車大廠特斯拉(Tesla)展現(xiàn)自家最新自動駕駛汽車應用同時，首度公開披露一款自制AI訓練芯片Dojo D1，強調(diào)擁有GPU的強大運算力，更兼具CPU的運用彈性，以及超高速傳輸帶寬，甚至在AI算力表現(xiàn)也優(yōu)于Google的TPU v3，可提供362 TFLOPS運算性能，特斯拉不只用它加速AI訓練創(chuàng)建全自動駕駛汽車，未來也將作為首款人型機器人Tesla Bot的AI訓練使用。

這顆自動駕駛汽車AI芯片D1，是由Tesla工程團隊一手開發(fā)完成，從芯片架構(gòu)、制作到封裝，采用先進7納米制程，其內(nèi)置高達500億個晶體管。根據(jù)Tesla的介紹，D1處理器芯片是由354個高性能訓練節(jié)點所組成的，每個訓練節(jié)點都可視為是一個個運算芯片，每個訓練芯片皆采用定制ISA指令集架構(gòu)設計完成，特別對于ML工作負載執(zhí)行加以優(yōu)化，并內(nèi)置1.25MB高速的SRAM以及低延遲和高帶寬的網(wǎng)絡fabric，使得單一芯片，在BF16/CFP8測試基準下，其運算性能可達1.024 TFLOPS。

由354個訓練節(jié)點所組成的D1模塊芯片，其運算力更一舉達到362 TFLOPS(每秒1萬億次浮點運算)，若以目前市面已知的ML芯片 (TPU v3、GPU(HBM-Links互聯(lián))或其他創(chuàng)業(yè)公司ML芯片)性能來做比較，Tesla指出，D1算力表現(xiàn)還優(yōu)于其他市面ML芯片，甚至比Google的TPU v3表現(xiàn)都還好。另外這顆處理器本身的熱設計功耗(TDP)僅有400瓦，相較之下，TPUv3有達到450瓦。不只運算性能，Tesla也特別強調(diào)這顆AI處理器，在設計上采用新的芯片互聯(lián)架構(gòu)，可提供內(nèi)部高速互聯(lián)，總帶寬可達到每秒40TB的傳輸能力，而且每個D1芯片，能支持最多576信道，可用于高速I/O應用，跟當前最先進網(wǎng)絡交換機相比，Tesla表示，D1芯片可提供高達兩倍的傳輸帶寬。

開發(fā)人工智能既昂貴又耗時。定制芯片可以為公司帶來優(yōu)勢。

特斯拉制造汽車?，F(xiàn)在，它也是最新一家通過制造自己的硅芯片來尋求人工智能優(yōu)勢的公司。

在上個月的一次促銷活動中，特斯拉透露了一種名為 D1 的定制 AI 芯片的詳細信息，用于訓練其 Autopilot 自動駕駛系統(tǒng)背后的機器學習算法。該活動的重點是特斯拉的人工智能工作，并展示了一個跳舞的人類，該公司打算制造一個人形機器人。

特斯拉是最新一家自行設計芯片的非傳統(tǒng)芯片制造商。隨著人工智能變得越來越重要且部署成本越來越高，谷歌、亞馬遜和微軟等其他在該技術(shù)上投入巨資的公司現(xiàn)在也在設計自己的芯片。

在此次活動中，特斯拉首席執(zhí)行官埃隆馬斯克表示，從用于訓練公司神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機系統(tǒng)中榨取更多性能將是自動駕駛?cè)〉眠M展的關(guān)鍵。“如果一個模型需要幾天的時間來訓練而不是幾個小時，那將是一件大事，”他說。

在 2019 年改用英偉達硬件后，特斯拉已經(jīng)設計了可以在其汽車中解釋傳感器輸入的芯片。但是，創(chuàng)建一種用于訓練 AI 算法的強大而復雜的芯片要昂貴得多且具有挑戰(zhàn)性。

特斯拉以制造電動汽車聞名于世，但現(xiàn)在該公司也在尋求通過自主研發(fā)芯片在人工智能(AI)領(lǐng)域?qū)で笳紦?jù)更大優(yōu)勢。在上個月的“AI日”活動中，特斯拉公布了名為D1的定制AI芯片的細節(jié)，該芯片用于訓練其自動駕駛系統(tǒng)Autopilot背后的機器學習算法。此次活動聚焦于特斯拉的AI努力，并展示了其計劃推出的人形機器人。

特斯拉是最新一家自主設計芯片的非傳統(tǒng)芯片制造商。隨著AI變得越來越重要，部署成本也越來越高，其他在這項技術(shù)上投入巨資的公司-現(xiàn)在也在設計自己的芯片，包括谷歌、亞馬遜以及微軟等。在活動中，特斯拉首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克(Elon Musk)表示，從用于訓練公司神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機系統(tǒng)中擠出更多性能將是自動駕駛?cè)〉眠M步的關(guān)鍵。他說：“如果某個模型需要的訓練時間縮短至幾個小時而非幾天，這可能產(chǎn)生重大影響?！?

特斯拉在2019年放棄使用英偉達硬件后，已經(jīng)設計了能夠解讀其汽車中傳感器數(shù)據(jù)的芯片。但是，創(chuàng)造能夠訓練AI算法所需的強大而復雜的芯片要昂貴得多，也具有更大的挑戰(zhàn)性。參加特斯拉活動的斯坦福大學汽車研究中心主任克里斯·格德斯(Chris Gerdes)表示：“如果你認為自動駕駛的解決方案是訓練更大的神經(jīng)網(wǎng)絡，那么接下來就是你需要的那種垂直整合策略?！?

特斯拉利用其首個“人工智能日”(AI Day)展示了其自動駕駛能力的改進(這一能力已受到監(jiān)管機構(gòu)的關(guān)注)，并公布了一款人形機器人的計劃，首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克(Elon Musk)表示，這款機器人將讓人們擺脫日常生活中的苦差事。

該公司還強調(diào)了在自主研發(fā)的半導體方面取得的進展，這是公司內(nèi)部專門設計的，用于訓練為自動駕駛提供動力的神經(jīng)網(wǎng)絡。馬斯克表示，他將考慮將這項技術(shù)授權(quán)給競爭對手。

該芯片是組成Dojo系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，Dojo是特斯拉之前吹捧過的超級計算機，特斯拉稱它為破解全自動駕駛的關(guān)鍵。馬斯克表示，Dojo將于2022年年底開始運營。

目前，特斯拉車身裝配有8枚攝像頭，以每秒36幀的頻率，1280*960分辨率12bit HDR圖像的清晰標準，將周圍物體整合并通過時間軌跡區(qū)分靜態(tài)、動態(tài)及物體邊界，并利用包括多頭路線、相機校準、緩存、隊列和優(yōu)化等方法來簡化神經(jīng)網(wǎng)絡計算。

無論是長度巨大的半掛卡車，還是邊界被遮擋的街邊路口，通過多角度圖像呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析、Transformer距離預測算法以及不同特征的疊加、覆蓋，特斯拉建立起了龐大的街景標簽，為后續(xù)計算提供良好的感知分析。

現(xiàn)階段，特斯拉已針對10億張不同圖像和3億張不同場景進行數(shù)據(jù)貼標，但對于完全無人駕駛來說，這些標簽量還遠遠不夠。為了應對如此龐大的數(shù)據(jù)，特斯拉表示，公司目前擁有一支 1000 人的數(shù)據(jù)標簽隊伍，與工程師一起工作，打造了完全定制化的數(shù)據(jù)標簽和分析架構(gòu)。同時，伴隨效率的不斷升高，特斯拉已經(jīng)實現(xiàn)對同一條路進行多次數(shù)據(jù)收集，抹去曾經(jīng)紅黃顏色組成的“邊界框”，把環(huán)境場景拆分成點云，上傳至云端，形成了接近于“高精地圖”的實測環(huán)境場景。