Tesla D1 AI晶片細節盤點：500億個電晶體、400W熱設計功耗
近日的Tesla AI日活動上，Tesla公佈了最新的AI訓練晶片“D1”，規模龐大令人稱奇。該晶片採用台積電7nm製造，核心面積達645mm2，僅次於NVIDIA Ampere架構的超級計算核心A100(826mm2)、AMD CDNA2架構的下代計算核心Arcturus(750mm2左右)，整合了多達500億個電晶體，相當於Intel Ponte Vecchio計算晶片的一半。其內部走線約18公里。它整合了四個64位元CPU核心，擁有多達354個訓練節點，特別用於8×8乘法，支援FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8等各種資料指令格式，都是AI訓練相關的。
Tesla稱D1晶片的FP32單精確度浮點計算性能達22.6TFlops，BF16/CFP8計算性能則可達362TFlops。為了支撐AI訓練的擴展性，它的互連頻寬非常驚人，最高可達10TB/s，由多達576個通道組成，每個通道的頻寬都有112Gbps。而實現這一切，熱設計功耗僅為400W。
Tesla D1晶片可透過DIP(Dojo介面處理器)進行互連，25顆組成一個訓練單元(Training Tile)，而且多個訓練單元可以繼續互連，單個對外頻寬高達36TB/s，每個方向都是9TB/s。如此龐然大物，耗電量和發熱都是相當可怕的，電流達18000A，覆蓋一個長方體散熱方案，散熱能力高達15kW。
Tesla展示了實驗室內部的一個訓練單元，頻率2GHz，計算性能最高9PFlops。
Tesla還用D1晶片，打造了一台AI超級電腦“ExaPOD”，配備120個訓練單元、3000顆D1晶片、1062000個訓練節點，FP16/CFP8訓練性能峰值1.1EFlops。
建成後它將是世界上最快的AI超級電腦，對比Tesla現在採用NVIDIA方案的超級電腦，成本差不多，但擁有4倍的性能、1.3倍的能效比、1/5的體積。
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