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出品：電動星球 News

作者：毓肥

上周五，特斯拉正式揭開了 DOJO 的神秘面紗。

在當時的首發(fā)文章里面，我們重點回顧了整場發(fā)布會的主要內容。由于 AI Day 的主角太多，所以 DOJO 有關的部分，我們在保證閱讀體驗的基礎上，更多地只能講療效。

但如果不能跟大家交流更多 DOJO 的信息，我們覺得 AI Day 白看了。

因為這場發(fā)布會是特斯拉正式轉型，或者說正式成為人工智能公司的節(jié)點。而 DOJO 則是這家人工智能公司最底層，也是最重要的硬件產品。

但到底應該怎么理解 DOJO，怎樣用更易懂的語言讓大家看到特斯拉的巧思、創(chuàng)新，甚至是狂想？

最終我們決定，把這臺 1.1EFLOPS 算力的 DOJO Pod，當成一個「人」：

那么作為「細胞」存在的，應該是特斯拉自研的人工智能訓練「節(jié)點」；

作為「器官」存在的，則是 354 個節(jié)點構成的 D1 芯片；

而 25 個 D1 芯片組成的「Training Tile」，又構成了 DOJO Pod 的「功能系統」；

最終 120 個 Tile 組成的 DOJO Pod，則是一個完整的超算。

也就是說，特斯拉從細胞級別的地基開始，完整地構建了一整套超算系統的大廈。除了英偉達和谷歌，目前還沒有哪家科技企業(yè)展現過這樣的能力，更不用說車企。

今天的開頭有點長，因為我們希望盡量寫一篇更多朋友能理解的文章，而不是簡單地堆砌術語。

接下來，我們就從最基本的單位開始，帶大家在 DOJO Pod 里面走一遍。

一、DOJO 的細胞

特斯拉將 DOJO 的最小組成單位，命名為「Training Node」，訓練節(jié)點。它是 DOJO 的細胞，更是特斯拉芯片哲學的最精簡具現。

每一塊 D1 芯片里面擁有354 個這樣的節(jié)點，我們可以近似地將它理解為「核心」。也就是說，每一塊 D1 可以近似理解成 354 核的芯片。但這個「核」與我們談論自家電腦酷睿 i5、i7 時的「四核」、「八核」依然有明顯的區(qū)別。

1. 所以，「Training Node」究竟是個啥？

6 月底出席 2021 CVPR 會議時，特斯拉 AI 部門主管 Andrej 表示，一共有 5760 個英偉達 A100 GPU，為特斯拉的深度學習網絡服務。

CPU 和 GPU，可能是我們接觸最多的芯片名詞，而一般來講，GPU 比 CPU 更適合用于深度計算。

為什么 GPU 更適合？因為從結構上來說，GPU 更適合大規(guī)模、低精度的運算，CPU 更適合小規(guī)模（相對?。⒏呔冗\算。

我們決定不去解釋 CPU 和 GPU 之間的結構差別，因為一個比喻就能搞定：CPU 是幾位大學教授研究數論，GPU 是幾百位中學生算一元二次方程。

于是問題就變得更容易理解了：為什么中學生比大學教授更適合深度學習？

因為深度學習的本質，就是低精度+大規(guī)模的卷積運算。對于神經網絡運算，「核心規(guī)模」比「單個核心的精度」權重更高。

說得再簡單一點，就是讓 10 位數學教授算 10 萬條一元方程，一定沒有 1 萬個中學生算得快。

所以，特斯拉需要把自家的人工智能芯片設計成類 GPU 架構，也就是單個核心無須特別復雜，但核心數要多。

「Training Node」，就是一種接近 GPU 核心結構的產物，但由于它對特斯拉自己的算法高度優(yōu)化，所以比英偉達賣的萬能鑰匙 GPU 稍微復雜；但它又要比純粹的 CPU 更適合深度學習，所以規(guī)模更大。

2. 造細胞的世界觀有了，方法論呢？

從這一小節(jié)開始，有一個詞語希望大家牢記：帶寬 Bandwidth。

AI Day 的首發(fā)文章里，我們提到過算力并不是特斯拉的核心訴求。

一塊芯片的算力來源于半導體工藝，而特斯拉只負責選擇工藝（甲方），不負責生產（乙方，臺積電）；只要特斯拉有錢買目前最先進的工藝，臺積電一定可以把晶體管給你堆得滿滿當當。

但如何將芯片設計得完美符合需求，也就是如何安排晶體管，這是砸錢無法解決的，也是真正衡量一家芯片公司技術實力的天平。

特斯拉的 AI 硬件方法論很簡單：一切為帶寬服務。

進入 AI 時代，所有標榜 AI 性能的芯片廠商，都在追求帶寬最大化。比如英偉達為自家 A100 芯片配備了 HBM 超高帶寬顯存，并且通過高帶寬橋接器 NV-Link 連接多個 A100。這也是特斯拉在 DOJO 正式使用之前選擇英偉達的重要原因。

為什么深度學習需要海量帶寬？

再來一個不算準確，但足夠形象的比喻：寫下 10 條大學向量代數習題需要的紙，一定比寫 1 萬條一元二次方程需要的紙少。深度學習需要的是大規(guī)模低精度運算，產生的低精度數據量非?？捎^。

目前 AI 界硬件公司的思路是帶寬開源，而軟件公司的方向則是算法節(jié)流。至于算力，本質上歸半導體代工廠管。

3. 所以如何從最基礎的部分開始，最大化 DOJO 的帶寬？

這塊東西我們下面會詳細說，叫做 Training Tile。之所以提上來，是需要解釋一個概念——Tile 這個單詞用于芯片領域，并不是特斯拉的首創(chuàng)，它起源于 1997 年的麻省理工。

上面的芯片結構圖叫做 RAW，基于麻省理工 1997 年的一篇論文首次提及的「劃分方式」打造，這種方式就叫做 Tile。

Tile 的特點，是它把處理單元、SRAM 緩存、網絡接口等等模塊集成在一個區(qū)域內，不同的區(qū)域之間通過 NoC，network on chip（片上網絡）互連。它不像是一種架構，而更像一種排列方式。

這種排列方式的好處，是擴展能力更強（比如堆疊更多核心）、核心之間連接方式多樣且迅速。

回到特斯拉的 Training Node 結構圖。負責計算的單元并不是本文討論的重點，右上角這一塊「NoC Router 片上網絡路由器」，才是 Training Node 的精髓。

特斯拉為每一個 Node 設計了東南西北（上下左右）各 64bit 的片上NoC通道，這使得 Node 之間核心堆疊和數據傳輸的難度大大降低——或者打個比喻，堆樂高的時候你發(fā)現每一塊積木都能從上下左右往外砌。

內核間多方向的片上 NoC 通道，其實是 AI 芯片的共同趨勢。像是此前拿下單芯片面積之最的 Cerebras WSE，其內部同樣使用了 NoC 片上網絡通信。

二、D1 芯片

聊到這里，我們沖出了 Training Node，來到了芯片層面。

28 個月之后，特斯拉重拾自己芯片設計公司的頭銜，帶來了第二款自主設計的芯片產品。

和 2019 年在車規(guī)級的籠子里跳舞不一樣，這次的 D1 芯片是數據中心級別的產品——這意味著特斯拉終于可以毫無顧忌放肆一把。

這枚 D1 芯片的基本參數是：645 平方毫米面積、500 億個晶體管、11 英里的內部走線、400W TDP（Thermal Design Power 熱設計功耗，指正常工作環(huán)境的負載功耗）。

首先要說的，是 D1 晶體管密度非常高，每平方毫米晶體管數量達到了 7752 萬個，這已經打平了使用臺積電二代 7 納米工藝的蘋果 A13，超越了初代臺積電 7 納米工藝打造的英偉達 A100。

臺積電的功勞就說到這，接下來講特斯拉做了什么。

1. 10TB 每秒的on-chip bandwidth 片上帶寬，這是極其恐怖的數字。

沒有對比就沒有傷害，2019 年同樣標榜自己 on-chip 帶寬業(yè)內頂尖的英特爾 Stratix 10MX（一款最高擁有 10TOPS FP32 精度算力的通用計算芯片），這個指標為 1TB 每秒。

但這里 10TB 指的更像是最理想結果，D1 芯片每個 node 每個方向的帶寬是 512GB，10TB 指的是每一行（列）node 同時傳輸數據時達到的最大帶寬。

2. 另一個指標是 4TB 每秒的 off-chip bandwidth 片外帶寬。

這里涉及到另一個名詞：SerDes，全稱 Serializer-Deserializer，序列化器與反序列化器。

我們還是只講療效：SerDes 是一種同等體積下增加帶寬、減少信號數量的工具，可以降低芯片功耗和封裝成本。

目前單一 SerDes 接口最快的傳輸速率達到了 112Gbps——而特斯拉在每一塊 D1 芯片的四條邊上，都累計布置了 576 個 112Gb 帶寬的 SerDes 接口。

4TB 每秒到底有多快？特斯拉用了一張 PPT 作對比：

不過有些「營銷術語」我們得挑出來，比如用作對比的谷歌 TPU V3 已經是 2018 年的老產品，3 個月前 TPU V4 登場，各項指標并不比 D1 差。

三、Training Tile

下圖所示，就是組成 DOJO Pod 的基本單元。

每一塊 Tile 上面都封裝著 25 塊 D1 芯片，總算力高達 9PFLOPS，芯片四周擴散出每邊 9TB 每秒的超高速通信接口，然后上下則分別連接著水冷散熱，以及供電模塊。

到這里，DOJO 的超高帶寬系統已經完整呈現：

D1 芯片內上下左右各 10TB 每秒→D1芯片間上下左右各 4TB 每秒→5x5 D1 芯片方陣各邊 9TB 每秒→Tile 與 Tile 之間最高 36TB 每秒。

一個 GB 級別的「小」數字都沒有。

為了實現這些數字，特斯拉最終設計了「可能是芯片工業(yè)史上最大的 MCM 封裝」——這是特斯拉 Autopilot 硬件高級主管 Ganesh Venkataramanan 的原話。

但特斯拉的工程魔法還沒結束。

上面是谷歌 TPU V3 的散熱示意圖。一塊主板上四枚TPU用一個共同的水路散熱。到了 TPU V4，水冷系統變得復雜，效率也提升了：

但這種冷卻系統有一個弊端：無法兼顧供電元件，需要另外考慮供電部分的散熱。

一個 DOJO Tile 上面有 25 塊 D1 芯片，最保守估計功耗也超過了 10kW，120 個 Tile 功耗相當于一個 10 樁 V2 超充站火力全開——超充站的變壓器也是需要散熱的。

特斯拉的解決方案有點像電腦領域的「分體水冷主板」：用垂直水路將芯片、供電元件連接起來，用最少的水路搞定多個散熱需求。

根據 AI Day 的 PPT，每一塊 Tile 都配備了高達 15kW 散熱能力的水冷系統，但最終結構卻簡單得過分：

四、DOJO Pod

120 個 Tile 組成的 Pod，是 DOJO 的最終形態(tài)。1.1Exaflops，則是一個 DOJO Pod 的最高算力。

Pod 在這個語境下，指的是「通過網絡手段連接在一起的多臺計算機」，但一個 Pod 可以做到多大，業(yè)內沒有明確規(guī)定。

但這里要強調一下，1.1E 算力并非在超算界用的 FP32 完整精度測得，而是 BF16/CFP8 精度。

BF16 精度，又叫 BrainFloat16，是為深度學習而優(yōu)化的新數字格式，它保證了計算能力和計算量的節(jié)省，而預測精度的降低幅度最小，目前支持 BF16 精度的，已經有英特爾、谷歌、ARM 等等巨頭。而 CFP8 則是特斯拉自優(yōu)化的精度。

「節(jié)省」是什么意思？舉個例子，FP32 精度就是你告訴別人「我在廣州市天河區(qū)天河路 218 號天環(huán)廣場地上一層 L128 號商鋪」，而 BF16 就是你告訴別人「我在廣州天環(huán)廣場」。

那么如果計算 FP32 精度，DOJO Pod 是個怎樣的水平？

單個 D1 芯片可以達到 22.6T 的 FP32算力，那么整個 Pod 理論上就是 22.6x25x120=67800TFLOPS 的 FP32 算力。

現在我們看看 2021 年上半年的 HPC 全球超算 TOP500 排行榜：

67800TFLOPS 的算力可以排在第五位（看 Rmax 算力那一列），剛好把曾經的「全球最強 AI 計算機」，服役于美國國家能源研究科學計算中心（NERSC）的 Perlmutter擠掉。

但達到這個成績，特斯拉只用了一個 Pod（機柜），而 Perlmutter有 4 個長機柜。

最后

文章到這里就寫完了。

非常慶幸我能在 4000 字以內，將最希望與大家分享的 DOJO 相關細節(jié)寫完，并且盡自己的能力，把術語解釋得稍微淺顯一點。

但對于特斯拉來說，它作為一家人工智能企業(yè)的生涯，也許才剛剛開始。

馬斯克在 AI Day 上面說「特斯拉其實也是全球最大的機器人生產公司，我們生產的是輪上機器人」。然后他帶來了真正的特斯拉機器人，并且明年就會有原型了。

無論是智能電動汽車，還是人工智能，都還處于雛形階段。特斯拉、谷歌，或者國內的新造車「御三家」、華為、百度，它們更像是「探索者」，而不是「收獲者」。

也正因為人類下一輪生產力大解放還處在黎明前，我們才能看到趨勢，預測變化，并且親眼見證變革。

DOJO 不會是特斯拉的終點，也不會是人工智能的終點，但多年之后回過頭來，它也許會是個「預兆」，或者說「開篇」。

（完）

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