在前不久的特斯拉AI日，特斯拉公布了最新的AI训练芯片“D1”，规模惊人。
该芯片采用TSMC 7nm工艺制造，核心面积645平方毫米，仅次于NVIDIA Ampere架构的超级计算核心A100(826平方毫米)和AMD CDNA2架构的Arcturus(约750平方毫米)，集成了多达500亿个晶体管，相当于英特尔Ponte Vecchio计算芯片的一半。
它的内部布线超过11英里长，约为18公里。
它集成了4个64位超标量CPU内核，训练节点多达354个，专门用于8×8乘法，支持FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8等多种数据指令格式，都与AI训练有关。
特斯拉表示，D1芯片的FP32单精度浮点计算性能达到22.6TFlops(每秒22.6万亿次)，BF16/CFP8的计算性能达到362TFlops(每秒362万亿次)。
为了支持AI训练的扩展性，其互联带宽惊人，高达10TB/s，由多达576个通道组成，每个通道的带宽为112Gbps。
实现这一切，热设计功耗只有400W。
特斯拉D1芯片可以通过DIP(Dojo接口处理器)互联，25个芯片组成一个训练瓦片，多个训练瓦片可以继续互联，单个芯片外部带宽高达36TB/s，每个方向9TB/s。
这么一个庞然大物，功耗和发热量都相当可怕，电流达到18000A，覆盖一个长方体散热方案，散热量高达15kW。
特斯拉在实验室演示了一个训练单元，运行速度为2GHz，最高计算性能为9PFlops(每秒9万亿次)。
特斯拉还用D1芯片建造了一台AI超级计算机“ExaPOD”，配备了120个训练单元、3000个D1芯片和106.2万个训练节点，FP16/CFP8的训练性能峰值达到1.1EFlops(每秒110亿次计算)。
建成后，它将是世界上最快的人工智能超级计算机。与特斯拉目前基于英伟达的超级计算机相比，成本差不多，但性能是它的4倍，能效比是它的1.3倍，体积是它的1/5。
7在最近的特斯拉AI日，特斯拉公布了最新的AI训练芯片“D1”，规模惊人。
该芯片采用TSMC 7nm工艺制造，核心面积645平方毫米，仅次于NVIDIA Ampere架构的超级计算核心A100(826平方毫米)和AMD CDNA2架构的Arcturus(约750平方毫米)，集成了多达500亿个晶体管，相当于英特尔Ponte Vecchio计算芯片的一半。
它的内部线路超过11英里长，大约是18公里。
它集成了4个64位超标量CPU内核，训练节点多达354个，专门用于8×8乘法，支持FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8等多种数据指令格式，都与AI训练有关。
特斯拉表示，D1芯片的FP32单精度浮点计算性能达到22.6TFlops(每秒22.6万亿次)，BF16/CFP8的计算性能达到362TFlops(每秒362万亿次)。
为了支持AI训练的扩展性，其互联带宽惊人，高达10TB/s，由多达576个通道组成，每个通道的带宽为112Gbps。
实现这一切，热设计功耗只有400W。
特斯拉D1芯片可以通过DIP(Dojo接口处理器)互联，25个芯片组成一个训练瓦片，多个训练瓦片可以继续互联，单个芯片外部带宽高达36TB/s，每个方向9TB/s。
这样一个庞然大物，耗电量和发热量都相当可怕，目前的re……hes 18000A，覆盖长方体散热方案，散热能力高达15kW。
特斯拉在实验室演示了一个训练单元，运行速度为2GHz，最高计算性能为9PFlops(每秒9万亿次)。
特斯拉还用D1芯片建造了一台AI超级计算机“ExaPOD”，配备了120个训练单元、3000个D1芯片和106.2万个训练节点，FP16/CFP8的训练性能峰值达到1.1EFlops(每秒110亿次计算)。
建成后，它将是世界上最快的人工智能超级计算机。与特斯拉目前基于英伟达的超级计算机相比，成本差不多，但性能是它的4倍，能效比是它的1.3倍，体积是它的1/5。
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1900/1/1 0:00:00“链，是一个绳索，一个部落，一个组织；而鄙视，是一种相对关系。”虽然不愿承认，但是对于当下任何一个相对成熟且完整的板块而言，“鄙视链”都是客观存在的东西。
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