特斯拉机器人“中枢神经系统”揭秘：7nm工艺、500亿个晶体管可“自学成才”

来源：行情 2023年03月16日 12:15

编辑/徐远方

康普顿首次披露了自研AI晶片及Dojo该系统愈来愈多细节。

月末，旧金山湾区晶片该系统设计讨论会HOT CHIPS上，康普顿应用程序工程师Emil Talpes公开了康普顿Dojo超算指令集构造细节，并展示了Dojo的CSV、该系统局域网、测算机局域网交会杀路由表能力等。

所谓 Dojo，是康普顿自研的纤处理器，可利用海量视频数据，完成“无人税务”的注明和受训。

在前年的AI Day上，康普顿就已发布Dojo纤处理器，但当时其“羽翼未丰”，尚只有第一个晶片及受训块，日本公司仍在推动重构完整的Dojo Exapod。

而康普顿也表示，理论上，Dojo ExaPod将是世界上最快的AI受训纤处理器。

如今，Dojo Exapod也终于掀开光环——从本次讨论会上Talpes的展示来看，每个Dojo ExaPod集成120个受训测算机系统，内置3000个D1晶片，持有超过100万个受训路由表，算力达到1.1EFLOP*（峰值千万亿次运算）。

纤驱动程式方面，每个Dojo路由表都有一个内核，是录音机有着CPU专用内存和I/O接口的成熟阶段测算机。

Dojo Exapod的核心，；也康普顿自研的D1晶片。该晶片由台积电生产，采用7nm工艺，持有500亿个器件，晶片km为645mm²，小于英伟达的A100（826 mm²）和AMD Arcturus（750 mm²）。

值得注意的是，月内在先于再次出现的康普顿原形机械“飞龙”大脑所用作的，；也Dojo D1超级测算晶片，每个D1晶片之间无缝连接，相连晶片之间的延迟大大降低，受训测算机系统最大往往上解决问题了带宽的保留。

康普顿之前已透露，Tesla Bot“飞龙”尾部将备有与自家车也相近的智能驾驶摄像头，并与车也共用AI该系统——换言之，康普顿原形机械延续了以视觉效果都以的连接点该系统设计路线。

得益于庞大数据库的支柱、AI预测能力与解法，康普顿认为，纯视觉效果方案也能较差地弥补尺度连接点器缺失所造成的不足。目前，其基于视觉效果的神经局域网该系统设计已在车也FSD上获得近战有效性，华安证券27日报告引述，该该系统设计月内借助Dojo超算慢速受训升级。

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