哈希游戏,哈希游戏注册,哈希游戏平台,哈希游戏平台注册,哈希游戏注册平台特斯拉的最新消息，Dojo二代芯片量产进入倒计时，性能比第一代提高10倍，算力直逼英伟达Blackwell B200芯片。

　　这很可能会让特斯拉FSD实现“自产自训”，从此摆脱英伟达的束缚，甚至能向外部提供算力。

　　更关键的是，特斯拉表示，Dojo 2超算能让数据训练速度猛增一个数量级，也意味着FSD的优化能再上一个台阶。

　　据外媒平台Not a Tesla App称，特斯拉新一代Dojo 2芯片，已和全球最大的半导体制造商——台积电达成合作，年底前进入量产阶段。

　　台积电方面也透露过，第二代Dojo的训练模块已投入生产，且采用了台积电最新的封装技术。

　　特斯拉多次表示，Dojo 2芯片已经接近英伟达Blackwell B200水平——这是英伟达最新一代的AI芯片，性能也最强。

　　因为这意味着，特斯拉实现了从传感器到超算的垂直AI能力，即将摆脱英伟达的束缚：

　　还有网友已经“预见”到未来的惊天巨变，认为Dojo 2很有可能会改变汽车和AI行业的游戏规则：

　　也有人对真实性存疑，毕竟，马斯克定下的ddl总是设定在年末，但真正兑现的情况并不多见：

　　不过，马斯克倒是在评论区现身说法，回应很简洁：“Dojo 2是一台很好的计算机”，算是暗戳戳地肯定了量产时间属实。

　　紧接着他又讲了个经典的计算机硬件性能笑线可以以每秒十亿帧的速度玩《孤岛危机》。

　　提醒一下不知道的朋友，《孤岛危机》是2007年发行的一款游戏，起初对配置要求极高，不知道烧坏了多少显卡，被玩家一致调侃为“显卡危机”。

　　后来是英伟达向游戏官方提供了技术支持，英伟达曾多次用“可以玩《孤岛危机》”，证明其配置硬核。

　　现在，这个玩笑也被马斯克也拿出来证明Dojo二代芯片的性能，算是里里外外都和英伟达对标了。

　　所谓Dojo，就是马斯克亲自推动、为了训练FSD神经网络而自研的AI超级计算平台。

　　关于“Dojo”的概念，最早是在2019年特斯拉的自动驾驶日上，被马斯克和AI团队首次提及。

　　马斯克多次强调，视觉是实现FSD的关键，强大的神经网络需要海量视频数据训练。

　　这些视频需要逐一进行分析、标记和处理，帮助FSD不断学习新的边缘场景（即不可预测的罕见情况），这对于坚持不用激光雷达的特斯拉而言至关重要。

　　而当时，即便强如英伟达，其算力也很难满足特斯拉对大规模视频训练的需求，并且缺乏针对视频训练的专用指令集。

　　这让特斯拉产生了自研芯片、打造高性能视频训练超算的念头。因为一旦成功，特斯拉的FSD训练效率将从根本上被改变。

　　在这种背景下，第一代Dojo及其自研芯片D1，首次亮相于2021年的特斯拉AI Day上，不过当时还只是Demo。

　　D1芯片是Dojo的核心，由台积电7nm工艺制造，有500亿个晶体管，芯片面积为645mm?，小于英伟达的A100（826 mm?）和AMD的Arcturus（750 mm?）。

　　每个芯片有354个训练处理节点，以及440MB的静态随机存储器，BF16精度下算力高达362TFLOPs，一块芯片功耗只有400W。

　　D1芯片测试完成后，会被封装到Dojo训练瓦片（Tile）上，每个瓦片容纳25颗D1，这就是最终的Dojo。

　　当时的Dojo有超过50万个训练节点，每个模块算力为9 petaflops，每秒36 TB的区块外带宽。

　　而120个Dojo组合在一起，就是当时超算的顶级配置——Dojo ExaPOD，集结3000块D1芯片，拥有超1百万个训练节点，算力达到1.1EFLOP。

　　不过，特斯拉也表示，当时的D1芯片还不能完全为Dojo提供计算支持，需要和英伟达的GPU一起工作，之后会逐步扩大D1和Dojo使用的占比。

　　次年9月，特斯拉展示了首个Dojo机柜，进行了2.2兆瓦的负载测试，还演示了运行Stable Diffusion模型生成“火星Cybertruck”图像的能力，以证明其AI训练通用性。

　　直到2024年1月，特斯拉投资5亿美元（约36亿元），在纽约工厂打造了Dojo集群，承担起特斯拉5%~10%的智能辅助驾驶训练数据量。

　　只不过，特斯拉这时候仍是“自研+合作”双路径运行，没有摆脱对英伟达的依赖。

　　据特斯拉透露，新一代Dojo芯片仍由台积电代工，解决了上一代Dojo的静默数据损坏（SDC）和功耗问题，性能将比上一代提升10倍。

　　静默数据损坏，就是超算存在有缺陷的节点，可能导致耗时数周的AI模型训练产生错误结果，或使收敛速度显著放缓，并且这种缺陷很难被第一时间检测。

　　而Dojo 2实现性能大涨，原因来自多方面，包括优化了D1的核心架构，采用更密集的mesh网络互联架构扩展带宽，模块化规模更大、集成度更高等等。

　　这是一种晶圆级系统集成技术，就是把整个晶圆当作一个整体，把多颗芯片、电源模块、散热结构等直接集成在晶圆上，而不再是传统方式中先切割晶圆，再单独封装芯片的方法。

　　Dojo将直接在整片晶圆上集成25个计算芯片，在645平方毫米的晶片上放置500亿个晶体管，单晶粒提供362 TFlops的运算能力。

　　也就是说，一个晶圆就相当于一个超算模块，单一Dojo就拥有9 Petaflops（每秒千兆次）的算力。

　　同时，新的封装技术取消传统封装中的基板（PCB）和中介层，芯片之间通过超高密度金属布线直接进行高带宽连接，数据传输速度翻倍增长。

　　散热模组则被直接集成在晶圆背面，热量通过金属板快速导出，显著改善了散热问题。

　　据特斯拉介绍，Dojo 2已经能够达到接近、甚至部分超越英伟达B200的水平。

　　而且，Dojo虽然是为FSD而生，却也适用于其他应用领域，比如同样需要“视觉”的特斯拉机器人擎天柱。

　　马斯克曾表示，Dojo实现起来“可能不抱希望”，并且应当是“三代出巅峰”。Dojo 3将是特斯拉超算的最强水平，性能还会是Dojo 2的40倍。

　　现在，虽然能完全独立的超算芯片还没真正看到落地，但他的做法已经给了中国车圈启发。

　　自动驾驶发展，有三大核心要素：算力、数据、算法，它们也被统称为AI基础设施。

　　数据方面，比亚迪在深圳构建了超级数据闭环平台，数据每日回传规模达PB级别，蔚来在上海与合肥建立了双数据中心，与部分外部云平台一起协同工作。

　　也有比亚迪成立先进技术研发中心，自建AI超算平台，吉利、长城、蔚小理等也都打造了自己的智算中心。

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