近日的特斯拉AI日活动上，特斯拉公布了最新的AI训练芯片“D1”，规模庞大，令人称奇。

该芯片采用台积电7nm工艺制造，核心面积达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)、AMD CDNA2架构的下代计算核心Arcturus(750平方毫米左右)，集成了多达500亿个晶体管，相当于Intel Ponte Vecchio计算芯片的一半。

其内部走线，长度超过11英里，也就是大约18公里。

它集成了四个64位超标量CPU核心，拥有多达354个训练节点，特别用于8×8乘法，支持FP32、BFP64、CFP8、INT16、INT8等各种数据指令格式，都是AI训练相关的。

特斯拉称，D1芯片的FP32单精度浮点计算性能达22.6TFlops(每秒22.6万亿次)，BF16/CFP8计算性能则可达362TFlops(每秒362万亿次)。

为了支撑AI训练的扩展性，它的互连带宽非常惊人，最高可达10TB/s，由多达576个通道组成，每个通道的带宽都有112Gbps。

而实现这一切，热设计功耗仅为400W。

特斯拉D1芯片可通过DIP(Dojo接口处理器)进行互连，25颗组成一个训练单元(Training Tile)，而且多个训练单元可以继续互连，单个对外带宽高达36TB/s，每个方向都是9TB/s。

如此庞然大物，耗电量和发热都是相当可怕的，电流达18000A，覆盖一个长方体散热方案，散热能力高达15kW。

特斯拉展示了实验室内部的一个训练单元，运行频率2GHz，计算性能最高9PFlops(每秒9千万亿次)。

特斯拉还用D1芯片，打造了一台AI超级计算机“ExaPOD”，配备120个训练单元、3000颗D1芯片、1062000个训练节点，FP16/CFP8训练性能峰值1.1EFlops(每秒110亿亿次计算)。

建成后，它将是世界上最快的AI超算，对比特斯拉现在基于NVIDIA方案的超算，成本差不多，但拥有4倍的性能、1.3倍的能效比、1/5的体积。

关键词： D1芯片 FP32单精度浮点计算性能 特斯拉 AI训练芯片