特斯拉（Tesla）在上周的投資者會議上表示，一旦Dojo超級計算機加入其高性能計算基礎設施，特斯拉的自動駕駛能力將顯著提高。

特斯拉Autopilot軟件總監Ashok Elluswamy在投資者日會議上發表演講時表示，運行FSD（全自動駕駛）軟件的特斯拉汽車（目前約有40萬客戶）將能夠通過硬件升級做出更智能的自動駕駛決策，這將提高整體人工智能（AI）能力。

該公司目前擁有一個人工智能系統，實時收集車上八個攝像頭的視覺數據，并生成一個3D輸出，識別障礙物及其運動、車輛、道路和交通信號燈，并對幫助汽車做出決策的任務進行建模。

特斯拉挖掘其汽車網絡以獲取更多的視覺數據，并將其輸入到訓練模型中。訓練模型不斷學習以解決新的問題，有助于AI更好地理解路上的模式。通過FSD軟件升級，新的知識被輸入到汽車中。

“如果我們運行并重復這個過程，它會越來越好。”Elluswamy說，“可擴展FSD的解決方案是讓架構、數據和計算變得恰到好處，我們已經組建了一個世界級的團隊來執行這項工作。他們正在將這三項工作推向前沿。”

FSD并非一帆風順，軟件故障迫使特斯拉召回了36萬多輛汽車。該公司通過無線更新提供了軟件修復。特斯拉客戶可以從每月99美元開始購買FSD。一些使用舊款特斯拉車型的客戶還需要額外付費安裝FSD電腦。Elluswamy聲稱，有FSD的特斯拉仍然比美國全國平均水平安全高五到六倍。

Elluswamy說：“隨著我們提高系統的安全性、可靠性和舒適性，他們可以解鎖無人駕駛操作，從而將汽車的使用方式更新并超越目前的使用方式。”

如今，該公司在其數據中心的14000個GPU上運行其人工智能系統，并可以利用30 PB的視頻緩存，而視頻緩存正在增長到200 PB。約4000個GPU用于自動標記，其余10000個GPU用于人工智能的數據訓練。

Elluswamy說：“一旦我們將Dojo（我們的訓練計算機）引入這一領域，所有這些都將顯著增加。”

Dojo系統基于特斯拉自主研發的D1芯片，可提供22.6萬億次的FP32性能。它擁有500億個晶體管和10TBps的片上帶寬，以及4TBps的片外帶寬。

一組D1芯片將安裝在高密度ExaPOD機柜中，它將提供1.1 EB的BFP16和CFP8性能。特斯拉的車載FSB計算機可以提供150萬億次的性能，主要用于推理。

特斯拉硬件高級主管Ganesh Venkataraman在去年的Hot Chips大會上發表演講時表示，特斯拉之所以制造D1芯片，是因為在GPU和CPU擴展方面存在缺陷。

Venkataraman說：“我們注意到了許多瓶頸。首先是在推理方面，這是我們做FSD計算機的原因。然后我們開始注意到類似的訓練規模問題，了解工作量后……我們可以根據輸出需求優化我們的系統。”

在早期，特斯拉的人工智能系統依賴于單攝像頭和單幀視頻，然后在自動汽車規劃系統的后期處理中進行拼接。

“這是非常脆弱的，并沒有帶來顯著成功，”Elluswamy說。

在過去幾年中，特斯拉已經轉變為一個“多攝像頭視頻世界”。每輛車都有八個攝像頭，將視覺信息輸入AI系統，然后生成一個3D輸出空間。人工智能對障礙物的存在、它們的運動、車道、道路和交通燈等做出決定。

任務建模超越了計算機視覺，并使用了ChatGPT等人工智能系統中使用的技術，包括轉換器（Transformers）、注意力模塊（attention modules）和令牌（Token）的自回歸建模。

Elluswamy說：“有了這樣一個端到端的解決感知的系統，我們真的去除了脆弱的后處理步驟，為規劃系統提供了高質量的輸出。即使是規劃系統也沒有一成不變。它現在開始使用越來越多的人工智能系統來解決這個問題。”

自動駕駛汽車需要快速響應，以便實時做出平穩、安全的決策。Elluswamy舉了一個50毫秒響應時間的例子，自動駕駛汽車可以在與周圍環境（包括行人、紅綠燈）交互后做出駕駛決定。

這是大量數據，而在傳統計算中，“每項數據都需要10毫秒的計算時間，很容易就超過了1000毫秒。這是不可接受的。”Elluswamy說，“但使用AI，我們將所有這些都打包成了50毫秒的計算量，這樣它就可以實時運行。”

特斯拉正在通過收集世界各地不同路況和交通趨勢的汽車數據來擴充其原始數據。特斯拉使用算法重建車道、道路邊界、路緣、人行橫道和其他圖像，然后將其作為幫助汽車導航的基礎。

Elluswamy說：“這是通過收集車隊中不同汽車的各種片段，并將所有片段組合成汽車周圍世界的統一表示來實現的。”

隨著更多數據被輸入到系統中，訓練模型被不斷地重構。為了訓練網絡，特斯拉在收集的數據上建立了一個復雜的自動標記管道，在該管道上運行計算算法，然后生成標簽來訓練這些網絡。

Elluswamy說：“一旦我們完成了基礎重建，我們就可以在基礎上構建各種模擬，以產生無限多樣的數據進行訓練。”特斯拉擁有強大的模擬器，可以合成對抗性天氣、照明條件，甚至其他物體的運動。“每次我們添加數據時，性能都會提高。”