揭秘自监督学习 + 超算中心，加速自动驾驶的生产力工具|深度

不过，为了人工智能训练建设计算中心，特斯拉并不是唯一的。今年的Google I/O开发者大会上，谷歌发布了由 4096 个TPU v4单芯片组成的TPU v4 Pod，单个算力 100 亿亿次，和Dojo齐平，且同样也服务于人工智能训练。国内，商汤科技在上海浦东投资40亿建设超级计算中心，具体算力未知，国内包括华为、百度、阿里巴巴等科技公司，也都有部署有人工智能计算中心。

现阶段由于监督学习下，人工标注的效率和成本限制，算法模型训练对算力的需求并不急迫，虚拟仿真也借助第三方服务商运行。但随着自监督学习摆脱对人工标注的束缚，自有大算力平台将对自动驾驶训练速度产生立竿见影的效果，自动驾驶企业间的差距也将愈发明显。

自监督学习和专为人工智能训练使用的超算中心，将是拉开技术差距的生产力工具，属于自动驾驶的“军备竞赛”才刚刚打响，而这场战火也将掀起真正的人工智能革命。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

揭秘自监督学习 + 超算中心，加速自动驾驶的生产力工具|深度 | 自动驾驶( 二 )