最強超算，還有跳舞機器人：“芯片公司”特斯拉的“招聘會”又酷又搞笑
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文／杜晨
來源：硅星人（ID：guixingren123）
“鋼鐵俠”馬斯克在 Twitter 上可謂是一呼百應了。這不，就連發(fā)個招聘會的通告都有十多萬人點贊，上萬人轉發(fā)：
雖然名字酷炫至極：AI Day（人工智能日）。但事實上，這個活動很可能是個“招聘會”。這不，馬斯克自己也說了，這一屆 AI Day 的唯一目標，就是吸引全世界最優(yōu)秀的 AI 人才加入特斯拉：
這是自從特斯拉去年10月徹底裁掉了整個PR部門之后，舉辦的第二次，也可能是該公司今年的最后一次公開活動了。
為什么開個招聘會都要搞得如此大的陣仗呢？還不是因為特斯拉真的是留不住人。最近，已經在公司勤勤懇懇了11年的汽車業(yè)務高管 Jér?me Guillen 宣布了離職。除了 Guillen，特斯拉在 AI 方面的團隊，特別是負責自動/輔助駕駛技術研發(fā)的團隊，人員流動率也不低。
可能這也是為什么特斯拉的相關自動/輔助駕駛功能和技術，一直備受指責質疑，安全性不足，且至今未能達到預定的 L4/5 級別的原因。本周，美國政府還宣布啟動了對 Autopilot 以及相關輔助駕駛功能的調查。
再這樣下去，馬斯克的“終極計劃：第二章”(Master Plan: Part Deux)，就要跳票了！
終極計劃第二章的第三條：通過大規(guī)模的車隊學習，開發(fā)出比人工駕駛安全10倍的自動駕駛能力所以，特斯拉才要大力地招人！招人！
這次 AI Day，就是為了招人這個目的而舉辦的。為了吸引最優(yōu)秀的 AI 人才，這次特斯拉真的把家底全都抖出來了：
今天，特斯拉展示了其內部用于 Autopilot/FSD 自動/輔助駕駛算法訓練、數據標注的超級計算機 Dojo：
特斯拉也公開了"路測模擬器"，一個用來“憑空”生成更多虛擬的路測數據標注數據集的系統(tǒng)。它包括了上千種獨特的汽車、行人和物體模型，目前已經為特斯拉積累了數千英里的虛擬路測數據：
更酷的是，馬斯克還首次公開宣布了特斯拉正在打造一款“通用型”人形機器人的消息！
開個玩笑……其實是下面這個。這款機器人叫做Tesla Bot：
接下來，讓我們更詳細地了解一下這次AI Day的主要內容。
Dojo 超級計算機
雖然 Autopilot/FSD 的表現并不穩(wěn)定，最近也因為卷入多起事故而備受指責，但毫無疑問，特斯拉仍然是在真實駕駛環(huán)境里投放自動/輔助駕駛技術，規(guī)模最大的汽車公司。
為了保證 Autopilot/FSD 的持續(xù)進步，特斯拉需要經常更新它們背后的神經網絡模型。模型的更新需要更多的數據、更大規(guī)模的訓練和更強大的計算性能。事實上，現在特斯拉已經感覺市售的硬件無法滿足它的需求了。
所以從2019年，特斯拉開始了一個神秘的項目 Project Dojo。而今天，我們終于一睹它的真容：一個可以無縫連接，實現超大規(guī)模分布式計算、超高I/O帶寬的多芯片模組（MCM）超級計算機。
Dojo 的核心是特斯拉自主研發(fā)的 D1 處理器：采用7nm制程工藝，單片包含500億枚晶體管，線路長度高達11英里。處理器采用了完全自定義的指令集設計，32位浮點計算性能可以達到22.6TFLOPs。其熱設計功率高達400W。
另外，特斯拉方面宣稱 D1 處理器的 I/O 帶寬是目前行業(yè)最頂級網絡芯片的兩倍水平。
特斯拉宣稱，D1 處理器在浮點計算性能和片外帶寬 (Off-chip Bandwidth) 上，都遠遠領先于谷歌的 TPU 和其它頂級科技公司自己用 GPU 打造的分布式計算陣列的水平：
超高的片外帶寬尤為重要，因為對于特斯拉而言，D1 Chip 不是一枚一枚用的，而是可以1500枚芯片組成陣列，
再把25個陣列放在一塊晶圓上，就形成了一個訓練模組 (Training Tile)。這才是 Dojo 超級計算機的單元核心。
9PFLOPs 計算性能
36TB/s 帶寬
占用空間小于1平方英尺
特斯拉宣稱 Training Tiles 是目前世界上已完成開發(fā)的最強大的多芯片模組。
當然，為了確保在模組化、規(guī)模化之后，每一枚 D1 處理器仍然能夠保持最高效率運行，模組在 I/O、供電、散熱設計等問題上，都面臨巨大的挑戰(zhàn)。
這一點倒是難不倒特斯拉。馬斯克也在會上說：“我們畢竟是一家高科技汽車公司，在處理關鍵計算設備散熱問題上有很多的經驗，這些經驗也可以套用到 Dojo 上。”
Training Tile 模組采用直流電直接輸入模式。單枚模組的總電流高達18000A。模組上方是一塊巨大的液冷散熱單元。據 Dojo 團隊人士透露，這個散熱單元可以實現對整個模組15KW功率的散熱。
這還沒完！
接下來，特斯拉還會再把 Training Tiles 組合起來，每6個模組一個機柜：
再把機柜之間連接起來，還能夠繼續(xù)保持單個模組的理論帶寬水平：
變成最終的完全體：DojoExaPod將是世界上（理論）最快的AI訓練超級計算機。
120枚 Training Tiles 模組
3000枚 D1 處理器
超過100萬個訓練節(jié)點
高達1.1 ExaFLOPS（16位浮點）計算性能
此外，特斯拉還為 Dojo 系統(tǒng)加入了虛擬化設計，可以針對訓練使用需要進行分區(qū)。這就變成了 DPU：Dojo Processing Unit。
接受采訪時，馬斯克也表示，目前 Dojo 系統(tǒng)的首要任務是服務特斯拉自己內部需要，包括并不限于路測數據標注、模型訓練、跑模擬環(huán)境生成更多路測數據等各類任務。
但是，Dojo 本質上是一個 ASIC 屬性的計算設備，也就可以被看作是一個通用型的神經網絡訓練設備。未來，不排除 Dojo 也是可以提供給其它機構使用的。
下圖顯示了 Dojo 的軟件堆棧：
Dojo的宣布，讓特斯拉搖身一變，也終于成為一家芯片公司了。難道任何屬性的科技公司，最終都會殊途同歸，變成芯片公司？
從目前公開的信息來看，Dojo 簡直太酷了。但是需要明確的是，特斯拉上周才剛剛完成了首個 Training Tile 的工作測試，成功在這個模組上面跑了 Autopilot 部門老大、AI 大神 Andrej Karpathy 開發(fā)的的 minGPT 模型。
（也就是說，不管今天特斯拉怎么吹 Dojo，后面這些超級計算機的部分，都還是在放衛(wèi)星……）
Tesla Bot 人形機器人
之前早有業(yè)界傳聞特斯拉正在開發(fā)機器人，沒想到是真的。在臨近本次 AI Day 末尾的環(huán)節(jié)，馬斯克突然搞了一個 One More Thing，向大家隆重介紹這款機器人：Tesla Bot。
馬斯克還邀請 Tesla Bot 上來表演了一段魔性的舞蹈。它活動自如、姿態(tài)優(yōu)美，簡直把波士頓動力秒出三條街好嗎？
當然，這又是馬斯克的玩笑，真的機器人，現在還不能動……
馬斯克說：“和 Dojo 不一樣的是，Dojo 是真的，Tesla Bot……也會是真的。”也就是說，目前的 Tesla Bot 還只是個殼而已。
至于為什么要做 Tesla Bot，馬斯克解釋道：“其實說來，我們特斯拉已經是世界上最大的機器人公司之一了。你換種方式思考，我們的汽車，其實就是帶輪子的智能機器人。”
（幾年前的版本還是“會跑的 iPad”呢……）
馬斯克表示，把特斯拉在機器人、傳感、AI 等技術上的進步植入到一個人形機器人上，好像是有點意思的。
馬斯克說：“（這個機器人）當然是對人類友好的。”它的使命，是代替人類，去完成危險、重復和無聊的工作。
Tesla Bot 的身高是5尺8寸（大約172cm），體重150磅（約68kg），行進速度5英里/小時。
Tesla Bot 是一個人形機器人。但它的頭上不會有五官，而是一個屏幕顯示一些對用戶有用的信息。它的全身包括總共40個電動“關節(jié)”，特別是在手部，包含了總共12個馬達控制的關節(jié)。
驅動 Tesla Bot 的則是一塊 FSD 處理單元，也就是今天大部分支持 FSD 的特斯拉車型都有的車載計算機。機器人的眼睛，則是幾枚 Autopilot 系統(tǒng)的攝像頭。
基本上，把特斯拉汽車里的零部件和軟件功能扒下來，七七八八拼湊出一個人形機器人，這就是 Tesla Bot 了！
對于 Tesla Bot，馬斯克的初步設想是讓用戶可以對他提出簡單的命令，比如“把那個燈泡裝上去”之類的，它就可以執(zhí)行。Tesla Bot 是一個“泛用型 AI 機器人”，而非那種更加復雜的，涉及到人機智慧型交流的機器人。
“我們對于 Tesla Bot 的設計指標，是讓你可以輕松地躲開它（不被它追上），而且有很大的機會制服它。”馬斯克邪魅地一笑……
“最好這樣的情況不會發(fā)生，但誰知道呢。”
目前，Tesla Bot 還處于非常早的開發(fā)階段。馬斯克也在臺上展示了一臺（還不能動）的原型機，并且透露能工作的原型機應該明年能造出來。對于是否、何時要正式進入機器人（特別是特指的人形機器人）的行業(yè)，他自己也沒有個明確的想法。
特斯拉雖然有種種問題，但不可反駁的是，這家公司能夠走到今天，靠的真就是對科技創(chuàng)新的瘋狂追逐，和馬斯克本人強烈的、誰都無法阻擋的意志。
所以特斯拉能真的造出 Tesla Bot 嗎？答案肯定是沒問題。未來它能派上什么用場？目前真的沒人知道。
也許在未來的某一天，Tesla Bot 可以取代特斯拉在全球各地的汽車制造工廠里面的工人。他們的工作確實危險、重復且無聊。
特斯拉上海超級工廠外部的深夜路邊攤（圖片來源：品玩）
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