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　　特斯拉称其尺寸大概为1立方英尺，明显比黄仁勋展示的那块DGX A100要小☆▼•●▲-。

　　上述三个超算以GPU为核心，和特斯拉的需求并不完全吻合，马斯克在提问环节表示，CPU、GPU等通用处理器，并不是为神经网络训练而准备的，特斯拉基于ASIC打造的D1芯片，比通用的GPU更好…•○●。

　　随着各环节对AI的需求越来越强烈▷▲◆，特斯拉希望神经网络拥有更好的性能、并可以引入更大规模的神经网络模型○◆△◆◇■，这些也对硬件提出更高的要求。

　　FP32是当前深度学习的训练和推理中最常用的格式▲◇=，以上述简单的参数来看△◆…•△=，在同样的制程下★□○△▲，特斯拉D1以更小的芯片面积-◇▼，更少的晶体管数量…▷，FP32性能却实现了超越▲●▷•◇，确实是更胜一筹◆▷◆◁•△。

　　对于深度神经网络的训练来说，标注是个相当大的问题，没有标注的数据是无法拿来用的，而对于特斯拉这样拥有超大规模数据的公司来说AG真人官方网站，人工标注的方式显然是不可持续的。

　　特斯拉在全球拥有一支1000人左右的数据标注团队，这支团队由Andrej Karpathy领导◁-□★▼。这些团队将视频数据中的物体在特斯拉打造的○•▪•“矢量空间”（Vetor Space）中进行标注，特斯拉称可以实现一次人工标注，机器可自主标注所有摄像头的多帧画面。

　　本次特斯拉发布的Dojo第一代•=●◁-，将于2022年推出，特斯拉自己立了个Flag，下一代Dojo将实现10倍性能的提升。

　　这和特斯拉当时打造FSD芯片的思路如出一辙：市场上并没有没有成熟的可用于神经网络的自动驾驶芯片•△☆●★，继续引领着整个自动驾驶行业、汽车行业☆□◆=▽☆。伊隆-马斯克再次向世人展示了他一贯的高效专注，在与特斯拉的竞争中，于是特斯拉花了18个月自己设计了FSD芯片。会给出答案◆◆●△■。

　　尽管特斯拉展示了高超的复刻现实的技术，让人对未来会产生无限的遐想，但在此时此刻-=●，特斯拉的目标只有一个——用更低的成本更快地实现自动驾驶。

　　到了落地层面，特斯拉仍然采用一直坚持的垂直一体化的方式，从芯片级到系统级再到集群☆▼-◆，以及软件，特斯拉全栈自研○★○●○。

　　而本次特斯拉将25片D1封装进了一个节点，单节点的算力达到9PetaFLOPS★□-○●★，特斯拉称之为Training Tile。

　　到集群层面，特斯拉之前基于英伟A100打造的Dojo原型机▷△★☆-，集成了720个DGX A100节点■▼◁，共5760块GPU，造价粗粗计算已经超过1亿美元○▽○▽，算力可达1★◁••.8ExaFLOPS。

　　节点，对应着“模组”☆▲▷◁▪，英伟达A100的单个节点，采用8个A100组成了DGX A100，售价高达19.9万美元。对★=▼▽，就是当时老黄从烤箱中取出来的大家伙。

　　特斯拉基于公开的数据•●▷☆，单方面宣称-▲…▷，其自研的芯片在浮点运算能力（下图横坐标）上领先于英伟达等厂商。

　　软件方面，从2018年开始，特斯拉开始推动用深度神经网络来为Autopilot重写软件◆▲▲，在此之前，特斯拉主要采用C++等传统程序来写软件◇◁▷◆。

　　在云端，特斯拉本次推出的Dojo是其专用方案的开端--，对于一个2030年要卖2000万的车企来说，其拥有的数据也将会急剧膨胀，数据的规模足以支撑其走专用化的道路，专用化也会更加高效。

　　硬件方面，在车端，FSD芯片也是专为自动驾驶所开发的，相对于其他的通用方案是更加高效的。

　　在特斯拉称为Training Node的内部结构是这样的◆▽▷▲，特斯拉为这些核心设计了低延迟▷★◇★▷☆、高带宽的方案。

　　到集成层面，我们可以用“电芯-模组-电池包▲=△•★”的概念来理解超级计算机的系统●…○○，分别对应着超级计算机的•◁☆■•“芯片-节点-集群”。

　　在这次活动上，特斯拉AI高级总监Andrej Karpathy再次重申了特斯拉打造自动驾驶的想法，“我们希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接▪▽☆-■=，模拟大脑信息输入和输出的过程AG真人官方网站。就像光线进入到视网膜当中☆◁，我们希望通过摄像头来模拟这个过程。”

　　用通用的方案，砸钱会让这个事更快吗？如果要达到更快▷◁，需要付出的成本又是多少？

　　在发布会后，马斯克在推特上回复网友提问时表示，ExaPOD的运算能力足以模拟人脑。

　　另外，除了在感知▼★•▲、训练等方面▼•★▽，特斯拉也在更多环节引入人工智能算法▲-◇☆-，例如在规划环节▪☆◇=，特斯拉本次也展示了其AI算法的应用=○…▼▪•。

　　特斯拉称，目前可以在一周内完成1万个视频的采集和自动标注。在这次的活动上，特斯拉甚至还展示了通过多辆特斯拉的数据来实现联合标注。

　　尽管更大的尺寸意味着更多的晶体管，也就意味着更强大的性能，但我们也看到，特斯拉并没有太在芯片尺寸上较劲，而是把更多的精力放在了芯片架构上。

　　布置在云端的训练中心，也是特斯拉自动驾驶的最后一块拼图，在这里，自动驾驶产生的大量数据被喂给深度神经网络，AI三架马车在这里齐头并进■▼，最终输出超出人类能力的结果▲◁-▪▪△。

　　D1和A100，一个是专用ASIC芯片，一个是通用的GPU芯片，在芯片架构上存在巨大的差异。

　　总之□=★◇•，更好的性能、更低的能耗水平、更低的软硬件成本。基本上，特斯拉在其他领域也是这些要求。

　　砍掉所有的旁枝末节，专注在深度神经网络+纯视觉，是特斯拉实现自动驾驶的技术路线。

　　它颠覆吗？至少这一代还不算很大的颠覆，但它开创了自动驾驶公司或汽车公司打开专用计算集群的先河□△▪◆。也许下一代的Dojo，特斯拉才会给我们更大的惊喜。

　　在答疑环节□○▽△★，特斯拉称在芯片的集成环节，应用了大量的汽车电力电子技术，例如在顶部和底部均采用了液冷方案。

　　特斯拉在AI Day展示的所有产品和能力，仍然只是为自动驾驶服务，All for AD，Only for AD。

　　像特斯拉这样=▼，在所有的方案上都高度定制化▼▽，甚至实现了闭环=-…■○，经济性和效率绝对是高的★●▪，但是会更快吗？

　　多任务学习HydraNets神经网络架构用来处理感知的问题，通过8个摄像头画面拼接，3D鸟瞰图得以实现，纯视觉开始成为可能。

　　在这套逻辑的背后☆▪•，是特斯拉拥有业内最大的车队，拥有最大的数据规模，这些车队每天为深度神经网络提供大量数据，从最开始的图像数据，到现在的视频数据=▲◇。

　　在Dojo之前，特斯拉已经于今年小试牛刀，布置了三个超级计算机集群，分别用于自动标注、训练、训练▽-■●■。

　　这场发布会引起了全世界科技人士的围观，十分推崇VR的美国科技博主Robert Scoble直接倒戈特斯拉，他表示▲•…▼=-“特斯拉是真正的元宇宙公司=▼▽，Facebook不是，苹果不是，谷歌不是，Niantic不是，其他公司更不是，它（特斯拉）是如此超前AG真人官方网站■□▲▪。”

　　Dojo的出现◁△▼…，是为了解决视频数据的训练问题▷◆•，准确地说是，用更低的成本、更快速◆▲□○•、高效的进行AI训练。

　　在此前的GTC 2017上，皮衣哥曾表示■□△=□，-●…•“目前制造高性能GPU有一个很严重的限制——芯片尺寸的限制▷☆▲…，因为目前现有技术的光刻机受限于光刻模板、光刻光源，几乎不可能制造出更大的GPU核心”。

　　简单说下最后一个▲▪▷…▷，特斯拉AI高级总监Andrej Karpathy曾在CVPR 2021上对外展示过这一集群，当时被认为是Dojo的原型机，为了方便表述▽◇，后面我们直接称之为Dojo原型机，这个集群使用了720个由8个英伟达A100 Tensor Core GPU组成的节点，共5760个GPU，可达到1.8ExaFLOPS级别的性能•▽。

　　如果要评价特斯拉Dojo☆□，在芯片层面…★◆…，它变得更加为自动驾驶专用，甚至说是第一代的自动驾驶计算集群都不过分；在封装或Pack层面•▽●=◁，集成度更高，提升了计算效率□◆▷▼◆。

　　在英伟达GPU的SM内部-▼，Tensor Core是支撑AI和高性能计算的核心◆▽☆=★，即可将精度自动降低到TF32和FP16等级别…□，来运行深度学习网络的大模型；也可以将精度提升至FP64，来为天气=▲■=、能源等提供高准确性的计算。

　　D1芯片上采用的是分布式计算架构，D1芯片上的计算单元为Training Node（训练单元），每个芯片由354个Training Node组成■▼-▪○…，下图中方块表示。

　　把所有的资源都倾注到深度神经网络、纯视觉这条路线上去，目前在各种硬件通用方案上狂奔的中国新势力车企们■□◁▪☆，也许，他把所有与自动驾驶无关的东西统统都拿掉▷☆。

　　关于车端的FSD芯片●△▲▪•▽，在发布会后的提问环节，马斯克表示正在开发中的Hardware 4.0的能力将是Hardware 3.0的4倍=◇•◆▪，新硬件将会与Cybertruck一起面世。

　　在这次活动上◁☆◆••，特斯拉在云端部署的超级计算机Dojo正式露出真面目，伊隆-马斯克在活动最后略带调侃地发布了机器人Tesla Bot，这两个将在明年才能就绪的硬件引发了讨论热潮。另外，特斯拉还介绍了在AI、自动驾驶软件等方面的最新进展。

　　作为对比，同样采用7nm制程的英伟达A100 Tensor Core GPU，也就是特斯拉目前在用的，其芯片面积是826平方毫米=■★▽，晶体管数量542亿颗，TDP（热设计功耗）为400W，FP32峰值算力为19.5TFLOPS。

　　下图是英伟达在去年发布的基于Ampere架构打造的GA100完整架构图，绿色部分为计算单元（SM，Streaming Multiprocessor流多处理器）■◁，图中一共有128个SM•▪•，A100 GPU是在这个架构基础上删减的，拥有108个SM单元□=▲◆▽□。

　　2020年，黄仁勋在发布A100 Tensor Core GPU时表示，这是目前可量产的尺寸最大的7nm芯片。