AI DAY上放出的技术,特斯拉领先车企最少20年

把''特斯拉''作为话题的主角 , 这种东西我我已经有点腻了 。 近乎于每项其他企业的同类新技术 , 不管是否先进 , 都要拿出来和特斯拉目前的相关表现比一比 , 才能得到答案 , 到底怎么样 。
本质上 , 在法律法规和监管没有正式落地之前 , 如今的技术竞赛更多是乱战期 , 还未进入真正白热化的时代 。
从时间线上 , 特斯拉在此前已经分别搞过了自己的自动驾驶日、电池日 , 前瞻着自己接下来的技术发展 。 其中 , 有不少的新进展 , 但也同时引发了业界的讨论 , 大体的观点是''就这?''
而2021年的AIDAY , 我们眼前摆出了一份它的新答卷 , 同样充满讨论的必要 , 关于AI人工智能 。
这些技术目标 , 其他企业20年未必追的上
先要铺垫一句 , 特斯拉的2021AIDAY , 目的很明确 , 小的意义是秀肌肉 , 告诉大家这家企业接下来的发展路径是什么 。 而大的意义 , 是招聘 , 所以顺着招聘这个核心往下读 , 你就会逐步发现 , 到底为什么 , 这场发布会会开成这个样子 。
直接捞一波AIDAY的干货 , 不放太多的硬核数据 , 便于理解:
1.一共四件比较大的事儿 , 聊了聊计算机视觉、聊了聊TESLA芯片、特斯拉机器人会在2022年推出原型机 , 还有最重要的Dojo超级计算机 。 牢记 , Dojo最重要 , 我会在下面细说 。 
2.芯片 , 名字叫D1 , 特斯拉自研自产(designedandbuiltentirelyin-house) , 7纳米制程 。 在特斯拉的AIDAY上 , 它的数据有这么一行描述''GPU级的计算能力 , CPU的连接性 , I/O带宽是''当今最先进的网络交换芯片''的两倍'' 。 有了处理能力362teraflops的D1芯片 , 特斯拉就能借由此增加带宽、减少延迟、提升AI性能 , 然后同时进行计算和传输(划重点) , 指令集架构自定义ISA , 然后和训练瓦片一起 , 组成Dojo这台超级计算机纯粹的学习能力 。 

单颗D1拥有500亿个晶体管、362TFLOPS的峰值算力(BF16/CFP8) , 功耗400W以内 。 除了D1芯片 , 还有训练瓦片的性能 , 它集成了多个芯片以获得更高的带宽 , 最终的计算能力是 , 每瓦片9petaflops和每秒36TB的计算能力 。 最终 , 柜机由3000颗D1芯片组成的特斯拉ExaPOD算力直接拉到1.1EFLOPS 。
在超级计算机领域 , 排在全球靠前的位置 , 不同的是 , 它核心用于学习与训练 , 而非其他兼容 , 近乎意味着效率更高 。 

3.计算机视觉 , 这是建立数字模型的方式之一 , 你可以将其理解为类似电脑游戏的建模和匹配 。 每辆特斯拉的汽车 , 都将通过自己的摄像头像人眼一样扫描观察 , 之后像人脑皮层一样 , 搭建出自己的神经系统 。 通过不同的算法与系统以及特斯拉内部超过1000人的手工标记数据团队 , 把一副全景世界摆在机器面前 , 再进行下一步决策 。 

4.Dojo超级计算机 , 这次的王炸 。 上面的芯片和训练瓦片 , 它们带来的数字相信大家并不是特别的敏感 , 可以直接理解为刷新量产纪录 , 甚至超级加倍 。 此前 , GPU方面并没有如此高的要求 , 所以行业中主要是CPU+GPU协同的相关处理方案 , 而特斯拉所使用的是视觉神经网络FSD方案 , 因而需要更强的GPU性能 。
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