編者按：在今年的特斯拉AI Day上，Dojo再次吸引了眼球，特斯拉宣布即將在2023年推出算力更強(qiáng)的ExaPOD（Dojo機(jī)柜）。早在2019年的Autonomous Day上，馬斯克就提到過Dojo，稱Dojo是“能夠利用海量視頻數(shù)據(jù)，做無人監(jiān)管標(biāo)注和訓(xùn)練的超級計算機(jī)”。超級計算機(jī)是什么？如此受到特斯拉重視的Dojo究竟有多么重要的戰(zhàn)略意義？AI芯片的性能，只和算力強(qiáng)弱有關(guān)嗎？

　　騰訊科技新產(chǎn)研·芯片系列通過產(chǎn)業(yè)鏈、投資研發(fā)、生產(chǎn)制造、人才培養(yǎng)和政策法規(guī)等不同角度切入，真實、客觀、全面的反映行業(yè)的現(xiàn)狀。本期為系列策劃第12期，特邀請芯片行業(yè)從業(yè)15年的行業(yè)老兵J叔，通過十問十答帶你讀懂特斯拉Dojo。

　　丨劃重點(diǎn)

　　●Dojo是一臺專門用于AI訓(xùn)練計算的超級計算機(jī)，據(jù)Dojo項目負(fù)責(zé)人介紹，特斯拉Dojo是史上最快的AI訓(xùn)練計算機(jī)。

　　●特斯拉自研神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練芯片——D1芯片，擔(dān)當(dāng)著Dojo完成AI模型訓(xùn)練的重任，相比于業(yè)內(nèi)其他芯片，據(jù)特斯拉稱，同成本下性能提升4倍，同能耗下性能提高1.3倍，占用空間節(jié)省5倍。

　　●過去，特斯拉依靠Nvidia的GPU構(gòu)建AI訓(xùn)練機(jī)。研發(fā)D1芯片和Dojo，特斯拉可以針對性地基于自身需求定制專用的AI芯片架構(gòu)，進(jìn)而讓算法模型與AI芯片架構(gòu)匹配優(yōu)化。從競爭戰(zhàn)略上來講，造芯使得特斯拉從產(chǎn)業(yè)價值鏈上，尋找技術(shù)制高點(diǎn)，并最終達(dá)到差異化競爭。

　　●算力是一顆芯片的物理性能上限，但是一顆芯片想要體現(xiàn)出好的實用性能，光有算力是不夠的。從特斯拉的使用場景來看，對自動駕駛場景與模型的優(yōu)化、接口的豐富度、計算任務(wù)的可擴(kuò)展性，乃至對車廠算法模型的迭代易用性，這都是要考慮的因素。

　　正文：

　　丨特斯拉Dojo是什么？

　　首先，需要簡單了解一下人工智能。

　　人工智能（AI）在邏輯上可以認(rèn)為是一種計算系統(tǒng)，分為訓(xùn)練和推理兩種計算。簡單來理解，如果將智能當(dāng)做技能集合的話，每一種技能叫做一個 AI模型，學(xué)習(xí)技能的過程就是訓(xùn)練一個模型，利用技能來處理事情的過程就是用模型進(jìn)行推理。

　　打個比方，如果把一個人工智能模型比喻為一個工程師，想要工程師能夠投入工作，必須要有一個培訓(xùn)中心對他進(jìn)行訓(xùn)練。那超級計算機(jī)，就相當(dāng)于這個培訓(xùn)中心。

　　不論是訓(xùn)練計算還是推理計算，都需要在大型的服務(wù)器或者超級計算機(jī)中進(jìn)行。以訓(xùn)練為例，通常來講，工程師會先構(gòu)建大型服務(wù)器集群，然后將含有AI芯片的計算卡置于每一臺服務(wù)器之中，通過網(wǎng)絡(luò)把這些服務(wù)器整合起來，形成訓(xùn)練集群。比如NVidia GPU服務(wù)器集群，google TPU集群等?；蛘?，也可以將這些計算芯片，整合在一臺大型“計算機(jī)”中，這就是超級計算機(jī)。

　　Dojo就是一臺專門用于AI訓(xùn)練計算的超級計算機(jī)。特斯拉的智能駕駛（包含一定程度的自動駕駛），需要不斷地從在跑的數(shù)百萬輛汽車所采集到的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中進(jìn)行訓(xùn)練，提高智能程度。在過去，特斯拉也是依靠Nvidia的GPU構(gòu)建訓(xùn)練機(jī)。隨著自研 AI 訓(xùn)練芯片 D1的研發(fā)成功，基于D1芯片的超級計算機(jī)也就應(yīng)運(yùn)而生了。

　　丨特斯拉D1芯片是什么？

　　D1是特斯拉自主研發(fā)的AI訓(xùn)練芯片，類似于Nvidia的A100和H100所起的作用。

　　為了理解D1“芯片”，我們這次暫時跳出通常我們?nèi)庋劭梢姷暮谏綁K，或者被金屬固件和基板封裝好的樣子，按照特斯拉自己定義的一些概念，來逐步理解這顆特殊的芯片。在這個過程中，要克服當(dāng)前中文互聯(lián)網(wǎng)上不同的翻譯（甚至有些是機(jī)器翻譯的痕跡）和英文專有名詞造成的困擾。

　　一般來說，一顆芯片的誕生，是從Wafer上切割下來，成為Die，經(jīng)過封裝、測試，成為一顆可用的芯片。而這次特斯拉使用了一種所謂的System On Wafer的方式，也就是說，他并沒有將每一顆Die切割進(jìn)行獨(dú)立封裝，而是將25個D1的Die的Wafer，散熱部件、功率器件、電源與控制等，一起形成一個Tile，這個Tile大約是1平方英尺的大小。

　　就芯片角度講，基于354個功能單元（訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)）形成一個D1芯片核心，具體參數(shù)如下圖：

　　基于25個D1芯片核心和40個輸入輸出Die和其他部件，形成一個訓(xùn)練Tile，如圖中Compute Plane指的就是5×5個D1核心：

　　從外觀上人們可以看到的，正是這個Tile，在中文互聯(lián)網(wǎng)中被翻譯成，瓦片，大約長這個樣子：

　　丨D1芯片和Dojo的關(guān)系是什么？

　　Dojo，是通過組合Tile（由D1芯片組成）作為主要計算單元，整合了CPU、存儲、通訊接口、電源等模塊的超級計算機(jī)。

　　上文提到，25個D1為基礎(chǔ)形成一個Tile，進(jìn)一步，12個Tile為基礎(chǔ)組成一個Rack，最后，10個Rack，被整合成一個ExaPOD，這在中文互聯(lián)網(wǎng)上被稱為Dojo ExaPOD集群。據(jù)Tesla稱，與業(yè)內(nèi)其它產(chǎn)品相比，同成本下它的性能提升 4 倍，同能耗下性能提高 1.3 倍，占用空間節(jié)省 5 倍。

　　業(yè)界一般會有兩種方式來設(shè)計面向任務(wù)的計算架構(gòu)：1）服務(wù)器集群；2）超級計算機(jī)。曾經(jīng)要進(jìn)行大型的計算任務(wù)，只能靠大型計算機(jī)，算力提升難度和建造成本都很高。而隨著計算任務(wù)的多樣化，人們發(fā)現(xiàn)，一部分的計算任務(wù)可以將許多計算機(jī)通過網(wǎng)絡(luò)連起來，每臺計算機(jī)的升級難度和造價都很低，這就進(jìn)化出了服務(wù)器集群。當(dāng)前商業(yè)上大部分的IT設(shè)施，都是基于這種方式搭建的。主流互聯(lián)網(wǎng)公司的數(shù)據(jù)中心，不僅在承擔(dān)著通用的信息處理和計算任務(wù)，也進(jìn)行著人工智能的訓(xùn)練和推理任務(wù)，因此，非常多的公司和數(shù)據(jù)中心，都在以Nvidia的訓(xùn)練芯片V100和A100，來構(gòu)建訓(xùn)練服務(wù)器集群。

　　另一方面，在許多進(jìn)行繁重的科學(xué)計算的領(lǐng)域，依然保持著使用大型計算機(jī)的習(xí)慣，并且由于GPU在浮點(diǎn)運(yùn)算的特長，也有許多機(jī)構(gòu)基于GPU來構(gòu)建超級計算機(jī)。這樣的超級計算機(jī)，不僅可以進(jìn)行AI的訓(xùn)練與推理計算任務(wù)，也可以承擔(dān)類似于求解天氣預(yù)報、導(dǎo)彈彈道與衛(wèi)星軌道計算、天體運(yùn)動探索等科學(xué)計算任務(wù)。

　　Dojo，就是專門針對于AI訓(xùn)練（尤其是針對于廣義的視覺模型訓(xùn)練）的超級計算機(jī)。

　　丨Dojo的算力有多強(qiáng)？如何計算Dojo的算力？

　　Dojo ExaPoD集群由120個Training Tile，3000個D1芯片構(gòu)成。而每塊D1芯片的算力是362 TFLOPs（BF16/CFP8）或者22.6 TFLOPs（FP32）。所以Dojo集群的總算力在BF16/CFP8下是：3000 x 362 TFLOPs ≈ 1.1 EFLOPs，在FP32下是：3000 x 22.6 TFLOPs ≈ 67.8 PFLOPs。

　　這里需要解釋的是，算力需要基于什么樣的數(shù)據(jù)表達(dá)方式下來衡量。所謂數(shù)據(jù)表達(dá)方式，指的是在計算機(jī)中，用以表達(dá)或近似表達(dá)任意實數(shù)的方式，比如在這里提到的BF16和FP32，指的就是浮點(diǎn)數(shù)，與此對應(yīng)的還有定點(diǎn)數(shù)（INT）。正如當(dāng)我們來描述手部力量有多大的時候，需要指出是雙手還是單手力量。

　　丨與特斯拉D1芯片類似的現(xiàn)存芯片有哪些？

　　通過上面的分析，可以知道D1芯片的主要功能和特征。傳統(tǒng)來說，云端訓(xùn)練芯片是Nvidia的領(lǐng)域，甚至可以說是絕對壟斷的地位，先后推出了諸如V100、A100和H100的系列產(chǎn)品，也有官方在售的訓(xùn)練服務(wù)器和集群產(chǎn)品。除此之外，AMD、Graphcore、以及華為也有云端訓(xùn)練芯片，甚至intel這位通用計算的大佬，也通過收購整合Habana推出了針對AI訓(xùn)練和推理的專用芯片。

　　丨自研芯片對特斯拉的戰(zhàn)略意義是什么？

　　剛剛過去的AI Day上，特斯拉Dojo團(tuán)隊的重要成員這樣說：“從本質(zhì)上來講，特斯拉是一家硬核科技公司，超算是我們想做的，我們有那么多數(shù)據(jù)需要進(jìn)行相應(yīng)的訓(xùn)練就需要有非常強(qiáng)的算力，算力是非常重要的，可以說算力是訓(xùn)練的根本，如果沒有算力，那訓(xùn)練就是非常難執(zhí)行的，或者訓(xùn)練效率非常低?！?/p>

　　正如前文所提，特斯拉的智能駕駛（包含一定程度的自動駕駛），需要不斷地從數(shù)百萬輛汽車所采集到的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中不斷學(xué)習(xí)（訓(xùn)練模型），提高智能程度。在過去，特斯拉主要是依靠Nvidia的GPU構(gòu)建訓(xùn)練集群和超級計算機(jī)。然而，考慮到特斯拉主要的場景，主要是對視覺信號進(jìn)行處理（訓(xùn)練和推理），因此，針對性地基于視覺信號訂制專用的AI芯片架構(gòu)，可以將算法模型與AI芯片架構(gòu)匹配優(yōu)化，不僅使得其可以更高效地處理信息，還可以在能源消耗、集群成本和客制化需求上符合特斯拉自身的利益訴求。

　　而另一方面，當(dāng)傳統(tǒng)車企和造車新勢力都進(jìn)入市場進(jìn)行競爭時，從產(chǎn)業(yè)價值鏈上尋找技術(shù)制高點(diǎn)并最終達(dá)到差異化競爭，就會是必經(jīng)之路。從這個角度出發(fā)，芯片、電池與新材料技術(shù)、新基礎(chǔ)建設(shè)等，就會是兵家必爭之地。大家也可以看到，特斯拉在這幾個方向上都有布局和不錯的成果。

　　丨目前市場上有哪些自動駕駛芯片？

　　既然說到特斯拉造芯，那就不得不提當(dāng)前業(yè)內(nèi)如火如荼的自動駕駛芯片。也正如前述，在車上所用到的AI算力（可以近似理解成芯片），是用來做推理計算（inference）的。

　　全球范圍來看，在自動駕駛領(lǐng)域的芯片巨頭依然是Nvidia，官方是這么描述的：NVIDIA DRIVE Hyperion 是用于設(shè)計自動駕駛汽車的完整開發(fā)平臺及參考架構(gòu)。此架構(gòu)通過集成基于 NVIDIA Orin 的 AI 計算與完整的傳感器套件，加速開發(fā)、測試和驗證。DRIVE Hyperion 擁有適用于自動駕駛的完整軟件棧 ，以及可無線更新的駕駛員監(jiān)控和可視化功能 。這樣可在車輛的整個生命周期內(nèi)添加新的特性和功能。其中，Orin正是專門為自動駕駛推出的芯片。在2021年，Nvidia宣布將會在2023年推出替代產(chǎn)品Atlan。然而僅僅在一年之后，大約在兩周前，又宣布將會推出算力高達(dá)2000TOPS的Thor作為Orin的接任者。

　　處于同一梯隊的還有MobileEye，其通過芯片+算法的打包方案，成為 ADAS 時代的引領(lǐng)者，甚至制定了 ADAS 主要功能的標(biāo)準(zhǔn)。也正是因為其行業(yè)地位，intel將其納入囊中，甚至允許其保持獨(dú)立運(yùn)作，這在被intel收購的公司里鳳毛麟角，為數(shù)不多的被intel收購還存活較久的公司之一。所推出的EyeQ 代系是其主打產(chǎn)品線，曾幾何時，國內(nèi)的造車新勢力，蔚來和理想，采用EyeQ4芯片還是其主打賣點(diǎn)之一。

　　除了這兩家第一梯隊的芯片公司之外，國外的高通、國內(nèi)的華為，以及地平線和黑芝麻也都有產(chǎn)品推出。地平線的征程系列、黑芝麻的華山系列，據(jù)說已經(jīng)有整車在裝備。

　　另一方面，整車廠也在開始布局造芯，國際的梅賽德斯-奔馳、大眾，國內(nèi)的吉利、蔚來，都在通過各種方式布局智能駕駛芯片。

　　丨自動駕駛芯片算力越強(qiáng)越好嗎？應(yīng)該從哪些維度去看待自動駕駛芯片？

　　對于普通讀者而言，算力確實是一個看待自動駕駛芯片的維度，畢竟這是一顆芯片的物理性能上限。然而對于專業(yè)工作者來講，正如前文討論云端芯片時所述，一顆芯片想要體現(xiàn)出好的實用性能，光有算力是不夠的。從使用場景來看，對自動駕駛場景與模型的運(yùn)行優(yōu)化、接口的豐富度、計算任務(wù)的可擴(kuò)展性，乃至對車廠算法模型的迭代易用性，這都是要考慮的因素。隨著智能座艙需求進(jìn)一步豐富，以及對新能源汽車對整車架構(gòu)的改變，對智能駕駛芯片所具備的功能與性能也提出了更新、更高的要求。近年，Nvidia逐步侵蝕Mobileye的市場與客戶，可窺見個中緣由。

　　丨智能汽車上，還會用到哪些芯片？

　　當(dāng)前智能汽車，本質(zhì)上還是一臺車，因此，除了為實現(xiàn)智能而新引入的計算芯片、通信、存儲、傳感器與相關(guān)配套元器件之外，傳統(tǒng)車上所需要的芯片，大體都還在。如果這臺車還是新能源汽車，那么，還會增加電源管理類、功率器件類的芯片。為了便于理解，可以略作分類：

　　主控類：傳統(tǒng)汽車上的各分布式MCU（對車輛各功能進(jìn)行控制），智能駕駛的AI SoC類芯片（為實現(xiàn)輔助、自動駕駛提供支撐）和智能座艙下的SoC芯片，都可以放入此大類中理解；汽車?yán)锩娴碾娮涌刂葡到y(tǒng)、信息娛樂系統(tǒng)、動力總成系統(tǒng)、車輛運(yùn)動系統(tǒng)等各種系統(tǒng)功能想要正常運(yùn)行的話，均需要用到這類型的功能芯片才能得以實現(xiàn)，其中目前最流行的“自動駕駛系統(tǒng)”也離不開功能芯片；（ECU（電子控制單元）和ESP（車身電子穩(wěn)定系統(tǒng)）PB（駐車制動器）、VCU（整車控制單元）、TCU（變速箱控制單元）。座艙內(nèi)的音、視頻娛樂系統(tǒng)，從SoC，到各種DSP、音頻處理與放大，都屬于此類；

　　功率類：功率半導(dǎo)體主要運(yùn)用在汽車動力控制系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、燃油噴射、底盤安全等系統(tǒng)當(dāng)中，其中傳統(tǒng)燃油車一般將它運(yùn)用在啟動與發(fā)電、安全等領(lǐng)域；新能源汽車則需要大量功率半導(dǎo)體來實現(xiàn)車輛頻繁的電壓變換需求，此外電動車的許多零部件中也少不了功率半導(dǎo)體的加持。電動汽車的核心零部件IGBT芯片就是一種功率半導(dǎo)體芯片；

　　傳感器類：用于對車輛各種狀態(tài)信息的采集，如車速、各種介質(zhì)的溫度、發(fā)動機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)工況、地面信息等。傳統(tǒng)上例如氧傳感器、胎壓傳感器、水溫傳感器、電子油門踏板位置傳感器等等，新能源車與智能車上，還包含圖像傳感器、雷達(dá)、超聲、聲音、更加精密的動作傳感等。隨著智能駕駛和智能座艙的逐步引入，對傳感器的需求開始大幅度增加，技術(shù)與功能上也要求更加豐富；

　　信號處理與通訊類：用于車內(nèi)各模塊、車間甚至車與廣域網(wǎng)的信息傳輸與交互，包含傳統(tǒng)上的CAN總線、USB總線與車載以太網(wǎng)，也包含現(xiàn)在V2X以及T-Box和娛樂系統(tǒng)等廣域網(wǎng)要求。

　　存儲芯片與其他類：有SoC、CPU、GPU這一類主控芯片的地方，都需要DRAM、FLASH等存儲類芯片，在汽車?yán)镆嗍侨绱恕Ｓ绕洚?dāng)智能要求越來越高，對存儲類芯片的規(guī)格、種類與數(shù)量的要求也越來越高。甚至在新能源汽車?yán)锏腂MS（電池管理系統(tǒng)），要對數(shù)據(jù)進(jìn)行高頻的讀寫，這對存儲器的擦寫循環(huán)次數(shù)、速度和壽命都有著要求。

　　需要說明的是，由于設(shè)計安全與環(huán)境問題，車載芯片對于可靠性及安全性的要求也更高，對物理、電氣性能有著更為嚴(yán)格的要求，工作溫度范圍可寬至-40℃~155℃，對高振動、多粉塵、電磁干擾等也有著明確的要求。“車規(guī)級”芯片、模塊需要經(jīng)過嚴(yán)苛的認(rèn)證流程，包括可靠性標(biāo)準(zhǔn) AEC-Q100、質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn)ISO/TS 16949、功能安全標(biāo)準(zhǔn)ISO26262等。

　　丨整車品牌下場造“芯”，具體造的是什么“芯”？有什么戰(zhàn)略意義？

　　正如前面所述，整車品牌也開始自主設(shè)計芯片，比如奔馳、大眾、蔚來、吉利和小鵬。在這些廠商中，主要還是從智能駕駛、智能座艙、新能源等新應(yīng)用需求出發(fā)而進(jìn)行設(shè)計的。一般來講，設(shè)計的芯片或者是具備整合了進(jìn)行AI推理計算的NPU、信號處理的DSP以及CPU的SoC芯片，或者是針對特定應(yīng)用的專用芯片（比如針對單模態(tài)/多模態(tài)AI處理的專用AI推理芯片），或者是類似于IGBT這種核心功率器件。

　　正如在第6問中所述，從產(chǎn)業(yè)價值鏈上尋找技術(shù)制高點(diǎn)來提高競爭力，是整車廠的戰(zhàn)略目標(biāo)。在過去，傳統(tǒng)車企可以從提高能量轉(zhuǎn)換效率（發(fā)動機(jī)）來提高競爭力，而今，涉及到駕駛體驗、智能化程度和安全駕駛的層面講，芯片已經(jīng)是其中跨不過的坎兒。舉個例子，MobilEye提供的是芯片+算法的整體黑盒子方案，采用此方案的各家車廠都無法將自己在車輛實際行駛中獲得的知識（訓(xùn)練模型），運(yùn)用到整車中。這樣一來，就大大制約了各家車廠的差異化競爭，而這也是近來紛紛轉(zhuǎn)到Nvidia方案的原因。而從Tesla的案例中可以看到，特斯拉已經(jīng)不滿足于選用通用的計算平臺，而是要更加差異化，和自身的算法、模型、數(shù)據(jù)的豐富程度（整車市場占有率）深度結(jié)合，不斷加強(qiáng)自身的競爭壁壘。

　　更何況，還有供應(yīng)鏈安全（不僅由于地緣政治格局，還有產(chǎn)業(yè)鏈競爭格局）的考慮。