文｜韓永昌

(資料圖片僅供參考)

編輯｜李勤

近日，特斯拉在推特上創建了一個名為 Tesla AI 的帳號，并公布了今年特斯拉在 CVPR 上演講的部分內容。特斯拉 CEO 埃隆馬斯克也關注了該賬戶。

Tesla AI 首先公布了一張算力預期圖：今年 7 月特斯拉的 Dojo 就會正式投產，隨后，特斯拉的算力將進入快速增長期。2024 年 2 月特斯拉的算力規模將進入全球前五，2024 年 10 月特斯拉的算力總規模將達到 100 Exa-Flops ，相當于 30 萬塊英偉達 A100 顯卡的算力總和。A100 顯卡是英偉達專門針對的是高性能級的 AI 計算而開發的一款產品，峰值計算力達到 19.5TFLOPS。

特斯拉工程總經理 Tim Zaman 隨后在推特上表示，目前我們的計算集群只有 0.3% 的空閑時間，其中 84% 的工作都是高優先級的，我們希望可以擁有更多的計算空間。

Dojo 是特斯拉自研的超級計算機。在特斯拉今年的一季度財報電話會上，馬斯克稱 Dojo 的潛力非常巨大，特斯拉正在為其投入大量精力，并相信它 " 有可能在訓練成本上有一個數量級的提高 "。

據特斯拉公開數據顯示，每個 Dojo 都集成了 120 個訓練模塊，內置 3000 個 D1 芯片，擁有超過 100 萬個訓練節點，算力達到 1.1EFLOP（每秒千萬億次浮點運算）。

Dojo 能夠處理海量的視頻數據，不僅能夠加速特斯拉的 Autopilot 和完全自動駕駛（FSD）系統的迭代，還能為特斯拉的人形機器人 Optimus （擎天柱）提供算力支持。Tesla AI 賬號也展示了正在構建的機器視覺基礎模型，并稱這些視覺基礎模型將成為汽車和 Optimus 的大腦。

不僅如此，Tesla AI 賬號還介紹了特斯拉在人工智能領域的最新進展。

特斯拉的多模態神經網絡在客戶車輛中投入使用，這些網絡可以接受任意模式的數據，如攝像頭視頻、地圖、導航、IMU ( 慣性測量單元 ) 、GPS 等。

特斯拉的計算機已經可以熟練的進行類似于預測障礙物的任務，即可以簡單的預測某個 3D 位置被占據的可能性，這種預測可以讓機器人避免碰撞。

當然，這一切都是建立在特斯拉車隊的規模自動標注技術上。通過同一地點多次行駛的視頻數據，特斯拉可以重建整個場景。基于特斯拉的建模技術，特斯拉能夠在多個攝像機數據中進行場景三維重建，預測可能發生的結果。

此外，特斯拉展示了基于車隊數據而構建的多個不同場景下的駕駛訓練，包括夜間，隧道，小巷，田野，高速以及多種不同障礙物的情況等。

無論是多模態神經網絡、自動標注技術、還是基于車隊數據的場景三維重建，這些技術都是為了讓特斯拉的汽車和人形機器人更好的適應復雜的現實環境。而這一切技術的實現需要龐大的算力支持，也就是特斯拉 Dojo 的使用。

為了提升智駕功能的表現，除特斯拉以外，不少車企都已投入到算力中心的建設中。

長城旗下毫末智行與火山引擎已合作成立 " 雪湖 · 綠洲 " 智算中心，算力達 670PFLOPS（每秒浮點運算達到 67 億億次）；吉利牽手阿里云在湖州成立了星睿智算中心，計算能力為 81 億億次 / 秒；小鵬也與阿里云共同在烏蘭察布建成了自動駕駛智算中心 " 扶搖 "，算力達 600PFLOPS（每秒浮點運算 60 億億次）；理想的超算中心雖在建設當中，但自動駕駛訓練里程已經超過了 4 億公里。

在智能化的下半場中，自動駕駛是車企們共同的追求，而駛向自動駕駛的道路需要算力來鋪就。特斯拉作為全球自動駕駛的領軍企業之一，在智算系統 Dojo 的建設上謀劃已久，如今 Dojo 的投產就在眼前，馬斯克也已經率先站上牌桌。接下來，隨著各個車企的智算中心逐漸落地，智能化領域的角逐也將全面拉開大幕。