特斯拉展示第三代车载电脑：AI芯片双重冗余 速度是旧款的21倍
（图自：Cnet / Stephen Shankland）
在今天的 Hot Chips 会议上，芯片设计人员介绍了特斯拉是如何答复优化提升这款定制 AI 芯片的性能的。与旧款英伟达芯片相比，其提升已达 21 倍、且成本仅为前者的 80% 。
为了实现全自动驾驶的目标，该公司显然需要更好更强大的硬件，不然只能停留在路况简单的高速巡航、以及停车标志和交通信号灯的识别层面。
芯片设计师之一、前 AMD 雇员 Ganesh Venkataramanan 表示：“我们深知，要在功率和形状因素的限制下达到设计所需的性能产品，就必须亲自动手”。
这项重大努力，反映在了庞大的晶体管数量上（60 亿）。特斯拉为其投入了许多专属知识技能，涵盖从处理器、软件、到电池制造、以及充电桩在内的所有内容。
New Street 分析师 Pierre Ferragu 曾在 8 月表示：作为该公司的一个核心优势，其它汽车制造商显然难以参与这方面的竞争，因为商业模式不允许使用昂贵的车载配件。
如此一来，传统车企在技术层面上就要大打折扣，因其过分依赖供应商、无法紧密地集成软硬件和操控。换言之，是特斯拉帮助大众汽车市场设立了一个行业标准。
值得一提的是，为了提高安全性，特斯拉为车载计算机采用了两组 AI 芯片的冗余设计，芯片的供电和数据输入组件也考虑了冗余。即便是摄像头，也都挂接在两组独立的电源上，以避免发生故障。
Venkataramanan 表示，冗余设计可确保传感器、摄像头或电源等组件发生故障，避免系统异常导致的任何不良事件。
每颗芯片都会自行评估汽车下一步应该做些什么，然后计算机会对两种评估进行比较。如果判定一致，即可采取行动。若出现不一致，车载电脑就会抛弃那段视频数据并再次尝试。
显然，这就是特斯拉想要打造一款能够处理如此巨量视频帧数据的强大 AI 芯片的原因之一。每颗 AI 芯片的运行频率为 2GHz，每秒可执行 36 万亿次操作。
灵位特斯拉芯片设计师、前 AMD 雇员 Debjt Das Sarma 表示：为了实现如此高的运算量，特斯拉必须对其进行专属的优化，于是放弃了更多的通用目的。
例如，芯片处理记录为 8 位整数的数据，而不是在 AI 任务中更常见的 16 位浮点数据，但仍需要更多的运算能力。另一方面，芯片只能处理极其有限的指令集。
Das Sarma 指出：其在芯片上有一个巨大的 32 MB 高速 SRAM 缓存，意味着它不需要从更慢的传统动态随机存储器（DRAM）中获取数据。
我们希望将大部分精力放在真正有用的设计上，而不是那些挥霍无度之处。比如尽管特斯拉设计了处理器的核心 AI 元素，但却依赖于现成的元素来作图形处理。
据悉，全新 AI 芯片耗费了该公司 14 个月的时间来设计，目前正在由三星来代工其处理器。新车主有望用上第三代车载电脑，但特斯拉老车主们也有机会获得升级。
