特斯拉FSD极速进化，专家: Dojo可直接挑战谷歌云( 二 )

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有了海量、精准的视频数据，特斯拉还要创造一个强大的神经网络，并对网络进行特殊布局，使这些数据能在一个总主干网络上进行整合和重新分析。因此，特斯拉自主研发了基于神经网络的训练方式。
特斯拉拥有一支由世界各地人才组成的数据标注团队，规模在1000人左右。团队每天对视频数据中的物体在“矢量空间”中进行标注，在善于把握细节的人工标注和效率更高的自动标注配合下，只需要标注一次，“矢量空间”就能自动标注所有摄像头的多帧画面。这为特斯拉带来了上百亿级的有效且多样化的原生数据，而这些数据都会用于神经网络培训。

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同时，特斯拉还开发了“仿真场景技术”，可以模拟现实中不太常见的“边缘场景”用于自动驾驶培训。在仿真场景中，特斯拉工程师可以提供不同的环境以及其他参数（障碍物、碰撞、舒适度等），极大提升了训练效率。

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由此，特斯拉FSD系统已可以实现每1.5毫秒2500次搜索的超高效率，预测可能出现的各种情况，并在其中找到最安全、最舒适、最快速的自动驾驶路径。
当下，随着所需处理的数据开始指数级增长，特斯拉也在提高训练神经网络的算力，因此，便有了特斯拉Dojo超级计算机。
特斯拉的目标是实现人工智能训练的超高算力，同时还要扩展带宽、减少延迟、节省成本。这就要求Dojo超级计算机的布局，要实现空间和时间的最佳平衡。

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组成Dojo超级计算机的关键单元，是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片——D1芯片，采用分布式结构和7纳米工艺，搭载500亿个晶体管、354个训练节点，仅内部的电路就长达17.7公里，实现了超强算力和超高带宽。

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1500个D1芯片共53万余训练节点，组成了Dojo超级计算机的训练模块。由于每个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，训练模块最大程度上实现了带宽的保留，配合特斯拉自创的高带宽、低延迟的连接器，算力高达9PFLOPs（9千万亿次）。

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得益于训练模块的独立运行能力和无限链接能力，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”。实际应用中，特斯拉将以120个训练模块组装成ExaPOD，它是世界上首屈一指的人工智能训练计算机。与业内其他产品相比，同成本下它的性能提升4倍，同能耗下性能提高1.3倍，占用空间节省5倍。

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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（Dojo Processing Unit）。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。

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不久后，特斯拉即将开始Dojo超级计算机的首批组装，并从整个超级计算机到芯片、系统，进行更进一步的完善。
对于人工智能技术，马斯克显然还有更远大的追求。他相信、特斯拉的Hardware 3.0(HW3)/一代全自动辅助驾驶(FSD)计算机将能在远优于人类的安全水平上(至少比人类好上200%或300%)实现全自动驾驶。