特斯拉|自研全球第一超算，特斯拉看到了自动驾驶的未来

如果你是一名科技爱好者，或许不会对“富岳”这个名字感到陌生。

“富岳”是什么？它是一台算力高达44．201 TFlops（万亿次运算每秒）的超级计算机。算力相当于IBM旗下Summit超算的三倍，相当于我国“神威·太湖之光”超算的近五倍。
那么“富岳”是目前全球最快的超算吗？昨天还是，但今天（2021年8月20日）它就已经丢掉了这个名号。

因为就在今早，大家熟悉的新能源车企特斯拉，正式发布了他们的自研AI超算ExaPOD，其算力达到了1.1EFlops（百亿亿次运算每秒），相当于“富岳”的近两万五千倍。与此同时，与此前计划中的全球首台E级超算相比，突然登场的它更是比对手足足早了两年。
最为重要的是，其处理器使用的也是特斯拉的自研方案。也就是今天与ExaPOD同台亮相的AI训练芯片——D1。
造车的特斯拉，做出了当前最强的AI加速方案
对于AI行业的从业者来说，NVIDIA的RTX A6000可能是目前能买到性能最强的AI加速卡。其基本上可以被视作一块“增强版”的RTX3090，在628mm2的芯片面积上实现了高达31.29TFlops的半精度浮点算力。

然而即便是最强AI加速卡，在今天发布的特斯拉D1面前也成为了“弟弟”。因为D1在相近的芯片面积（645mm2）上，塞进了500亿颗晶体管，实现了高达362TFlops的半精度算力。
也就是说，特斯拉的自研AI服务器芯片一“出世”，就达到了竞争对手10倍以上的单芯片性能。

正因为特斯拉的这款自研芯片本身单个性能就非常恐怖，所以只需要使用3000颗D1芯片互联，特斯拉就轻松地端出了当前全球算力最高的超级计算机，同时也是性能最强的AI训练设备——ExaPOD。
特斯拉的超算为何很强？架构和用途是关键因素
那么问题就来了，为什么特斯拉的D1以及基于D1的ExaPOD超算，性能会这么强呢？
一方面，从特斯拉方面在此次活动中公布的信息不难看出，D1这颗芯片从最初研发的时候，就已经是以“用于组成超算”为前提，其“边缘”其实都是一个速度高达40TB/s的互联连接器。

这就是Training Tile
所以D1芯片可以不需要依靠主板进行特殊设计，直接以“边对边”的形式就能紧凑地被连接在一起，形成一个由25颗D1芯片组成的模块式AI计算机“Training Tile”。而将多个模块再进行互联，就是AI计算矩阵“Training Matrix”。再将矩阵相互连接，就会构成一个规模上比ExaPOD要小一些的AI超算“DOJO”。

可以说，这种“四边连接”的设计使得D1芯片和基于它的计算设备，几乎可以“无脑”扩张规模，再加上其本身的单芯片性能就很高，所以堆出恐怖的总算力自然也就并不困难了。
但另一方面也必须要看到，特斯拉D1芯片的功能非常非常单一，它从一开始就是为AI计算而生，而且也只能用于AI计算，做不了别的事。

在这背后，其实涉及到了一个关于“超级计算机”的冷知识。那就是对于许多超级计算机来说，制造它们的团队其实未必需要超算，而是通过对外“出租”算力牟利。也就是说，A团队今天造了台超算，但它可能其实是要同时租给B、C、D、F……等等许多研究机构或企业使用。