每个D1芯片之间都是无缝连接在一起 ， 相邻芯片之间的延迟极低
据了解 ， 训练模块具备独立运行和无限链接能力 ， 由其组成的Dojo超级计算机的性能拓展在理论上无上限 ， 是个不折不扣的“性能野兽” 。


特斯拉将以120个训练模块组装成ExaPOD
在实际应用中 ， 特斯拉将以120个训练模块组装成ExaPOD（也就是“超级计算机Dojo”） ， 其BF16/CFP8算力高达1.1EFLOPS 。 据Dojo项目负责人GaneshVenkataramanan介绍 ， 特斯拉Dojo是史上最快的AI训练计算机 。 相比于业内其他芯片 ， 同成本下性能提升4倍 ， 同能耗下性能提高1.3倍 ， 占用空间节省5倍 。


特斯拉芯片阵列动态展示
此外 ， 特斯拉预告下一代Dojo超算性能将再提升10倍 ， 马斯克透露 ， 不久后 ， 特斯拉即将开始Dojo超级计算机的首批组装 ， 特斯拉Dojo超级计算机将于明年投用 。
与强大硬件相匹配的 ， 是特斯拉针对性开发的分布式系统——DPU（DojoProcessingUnit） 。 DPU是一个可视化交互软件 ， 可以随时根据要求调整规模 ， 高效地处理和计算 ， 进行数据建模、存储分配、优化布局、分区拓展等任务 。


特斯拉芯片阵列展示
而在此之前 ， 特斯拉甚至还用5760个英伟达GPU（A100TensorCore）芯片 ， 组装了一台1.8EFLOPS算力的超级计算机 ， 排名世界第五 。 可以说 ， 特斯拉早已经成为一家AI计算公司 。


训练模块无限链接能力 ， Dojo超级计算机的性能拓展在理论上无上限
由此可见 ， 无论是特斯拉的Dojo ， 还是此前用英伟达GPU组装的超算 ， 都能够跻身AI计算领域的头部 。
这也就能理解 ， 马斯克在问答环节的回应 ， 他表示 ， “开发AI技术成本非常昂贵 ， 目前不会免费开源 ， 但如果是将AI技术授权给其他公司也是欢迎的 。 ”
AI神经网络技术：可实时绘制“地图”
当然 ， 如此强大的算力 ， 肯定是服务于特斯拉的FSD功能 。
在全世界都在搞多传感器融合的时候 ， 特斯拉仍然坚持只靠视觉方案实现准L4级自动驾驶 。 今年7月底 ， 特斯拉向用户推送了FSDBetaV9.1版本更新 ， 这是首个使用“特斯拉视觉”的先进司机辅助驾驶套件 ， 重点是不依赖于雷达传感器 。


车主实测FSDBetaV9.1确实比旧版更像个“老司机”
据车主实测 ， FSDBetaV9.1确实比旧版更像个“老司机” 。 虽然还不能很好地应对交叉路口无保护左转场景 ， 但起码新版本在测试过程中没有犯下左右不分、轧黄实线、逆行这样严重的错误 。


特斯拉FSDBetaV9.2版本车主实测
随后 ， 8月16日 ， 特斯拉又推送了FSDBetaV9.2版本 。 无保护路口左转、没有车道线的乡村道路、避让行人、路口停车、识别红绿灯……这些动作特斯拉都做得非常熟练 。
相比于2019年特斯拉FSD的演示视频完全脱手驾驶 ， 今年的演示视频中特斯拉的驾驶员却用一只手轻扶着方向盘 。 这就意味着 ， 特斯拉的自动驾驶能力仍在L2级水平 ， 并非想象中“完全自动驾驶”那般级别 。
看到这里 ， 也许有人会问特斯拉采用“纯视觉”方案的好处是什么？

• 滴滴出行|裁员真能拯救中国互联网？
• iPhone14|准大学生的数码装备推荐
• 在昨日推文中，王者荣耀将以“____文化”为主题推出限定皮肤，为乡村振兴加油? 王者荣耀6月28日每日一题答案
• 土耳其发现四肢爬行人群，这是咋回事？科学家警告：人类要留心了
• 华为鸿蒙系统|鸿蒙3.0即将推送，Mate 50首发
• “入圈，出圈”！未来的“超级IP”将会是……
• 为什么科学家用昆虫翅膀的起源质疑进化论？达尔文到底是对是错？
• “亿元级”消费券激发市场活力
• 潘博文|腾讯QQ回应用户号码被盗：目前受影响范围已得到控制
• 高通骁龙|中国能够生产机械硬盘吗？