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一经大书特书 ,马斯克为何最近不提特斯拉超算Dojo了

2025-02-14 10:27:48
来源:

猫眼影戏

作者:

李久功

手机检察

  猫眼影戏记者 甘国光 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

2月7日消息 ,多年来 ,埃隆·马斯克(Elon Musk)一直在谈论Dojo——这台将成为特斯拉人工智能战略焦点的超等盘算机。Dojo的重要性不言而喻 ,2024年7月 ,马斯克曾体现 ,公司AI团队将在10月机械人出租车宣布前“加倍投入”Dojo ,以加速其生长。 那么 ,Dojo究竟是什么 ?为什么它对特斯拉的恒久战略如此要害 ? 简而言之 ,Dojo是特斯拉自主研发的超等盘算机 ,专用于训练“完全自动驾驶”(FSD)神经网络。增强Dojo的盘算能力 ,是特斯拉实现完全自动驾驶并推动机械人出租车落地的重要一环。目前 ,已有数百万辆特斯拉汽车搭载FSD ,能够执行部分自动驾驶任务 ,但仍然需要驾驶员全程坚持注意力。 特斯拉已宣布Cybercab机械人出租车 ,并计划于今年6月在奥斯汀推出自有车队的自动叫车效劳。别的 ,公司在2024年第四季度财报电话集会上体现 ,计划于2025年在美国推出无人监管的FSD效劳。 马斯克曾强调 ,Dojo是实现完全自动驾驶的要害。然而 ,如今特斯拉似乎已接近这一目标 ,他却对Dojo坚持缄默。 自2024年8月起 ,业界的关注点已转向Cortex——特斯拉在奥斯汀总部打造的全新AI训练超等集群 ,旨在解决现实世界的AI问题。马斯克体现 ,Cortex将具备“海量存储能力” ,专用于训练FSD和Optimus机械人。 在2024年第四季度股东会上 ,特斯拉更新了Cortex的进展 ,却未提及Dojo。特斯拉正纵�投资AI、Dojo和Cortex ,以推进汽车及人形机械人的自动化 ?悸堑降缍凳谐【赫找婷土 ,特斯拉未来的乐成很洪流平上取决于其在AI领域的突破。因此 ,深入了解Dojo、Cortex及其生长现状 ,变得尤为重要。 Dojo的配景 马斯克的目标远不止于造车 ,他希望特斯拉成为一家AI公司 ,通过模拟人类感知 ,破解自动驾驶的焦点难题。 目前 ,大大都自动驾驶企业依赖多种传感器(如激光雷达、雷达和摄像头)及高精度地图进行定位 ,而特斯拉坚持仅依靠摄像头收罗视觉数据 ,并通过神经网络进行处理 ,从而实现自动驾驶。 特斯拉前AI卖力人安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)在2021年AI Day上曾体现 ,公司试图“从零开始构建一种合成动物”。 相比之下 ,Alphabet旗下Waymo等公司已通过传感器与机械学习的古板要领 ,商业化L4级自动驾驶汽车 ,可在特定条件下实现完全无人驾驶。但特斯拉至今尚未推出不需要驾驶员的自动驾驶系统。 目前 ,约180万用户支付8000至1.5万美元订阅FSD。特斯拉计划通过Dojo训练AI软件 ,并以OTA(无线更新)方法推送至用户车辆。特斯拉的大规模安排 ,使其积累了海量驾驶视频数据 ,以训练FSD。公司的焦点逻辑是:数据越多 ,越接近实现真正的完全自动驾驶。 然而 ,一些行业专家对这种“数据驱动”战略持怀疑态度。 普渡大学硅谷电子与盘算机工程教授阿南德·拉格纳坦(Anand Raghunathan)体现:“首先 ,经济本钱会成为限制因素 ,训练历程很快会变得极其腾贵。”别的 ,他指出 ,“有些人认为 ,我们可能会耗尽有价值的数据。更大都据不即是更多信息 ,要害在于这些数据是否真正有助于构建更好的模型 ,以及训练历程能否有效提炼这些信息。” 尽管保存这些质疑 ,短期内数据驱动的趋势仍将连续。而数据的增长意味着更高的盘算需求 ,以存储和处理这些信息 ,训练特斯拉的AI模型。这正是Dojo的用武之地。 什么是超等盘算机 ? Dojo是特斯拉专为人工智能训练打造的超等盘算机系统 ,主要用于FSD神经网络的训练。其名称来源于武术练习场“道场”(Dojo) ,寓意其作为AI训练平台的焦点作用。 一台超等盘算机由成千上万个称为“节点”(node)的小型盘算机组成。每个节点都配备自己的中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。CPU卖力整体治理 ,而GPU则处理高强度盘算任务 ,例如将庞大运算拆分成多个并行任务。GPU在机械学习领域至关重要 ,尤其是在FSD模拟训练中。它们同样驱动着大语言模型的生长 ,这也是为何生成式人工智能的崛起 ,使英伟告竣为全球市值最高的科技公司之一。 即便特斯拉拥有自己的盘算硬件 ,它仍然大宗采购英伟达的GPU来训练人工智能模型。 特斯拉为何需要超等盘算机 ? 特斯拉接纳“纯视觉”计划进行自动驾驶 ,这正是其需要超等盘算机的焦点原因。FSD神经网络依赖海量驾驶数据进行训练 ,以识别和分类门路上的物体 ,并作出驾驶决策。当FSD激活时 ,神经网络需要连续实时收集和处理视觉数据 ,其处理速度必须与人类的视觉感知能力相匹配。 换句话说 ,特斯拉希望打造一个数字化的“人类视觉皮层”及“大脑决策系统”。 要实现这一目标 ,特斯拉必须存储并处理从全球车辆收集的海量视频数据 ,并运行数百万次模拟训练AI模型。 目前 ,特斯拉依赖英伟达GPU支撑其Dojo盘算系统 ,但它并不希望完全依赖第三方芯片 ,原因包括英伟达芯片本钱高昂 ,以及特斯拉希望打造更高效、低延迟的盘算系统。因此 ,公司AI团队决定开发自研硬件 ,以比古板系统更高效地训练AI模型。 这一计划的焦点 ,是特斯拉自主研发的D1芯片 ,专为AI盘算优化。 特斯拉D1芯片:Dojo的盘算焦点 特斯拉秉持与苹果类似的理念 ,认为软硬件应协同设计 ,以提升整体性能。因此 ,特斯拉致力于挣脱对标准GPU硬件的依赖 ,转而开发自家芯片来驱动Dojo。 2021年 ,在特斯拉AI Day上 ,公司宣布了D1芯片——一块手掌巨细的硅芯片。D1芯片由台积电(TSMC)接纳7纳米工艺制造。据特斯拉介绍 ,该芯片拥有500亿个晶体管 ,芯片面积达645平方毫米 ,专为高效盘算和快速处理庞大任务而设计。 “我们能够同时进行盘算和数据传输 ,我们自研的指令集架构(ISA)完全针对机械学习任务进行了优化 ,”特斯拉前自动驾驶硬件高级主管甘纳什·文卡塔拉马南(Ganesh Venkataramanan)在2021年AI Day上体现 ,“这是一款纯粹为机械学习打造的芯片。” 然而 ,目前D1芯片的性能仍缺乏英伟达A100 GPU ,后者同样由台积电接纳7纳米工艺制造 ,拥有540亿个晶体管 ,芯片尺寸更大(826平方毫米) ,因此盘算能力略强于D1。 为了进一步提升盘算能力和数据吞吐量 ,特斯拉的AI团队将25颗D1芯片集成为一个盘算单位(Tile)。 每个Tile的盘算性能为9千万亿次浮点运算/秒(9 petaflops) ,带宽抵达36太字节/秒(36TB/s) ,并内置所有所需的电源、冷却和数据传输硬件 ?梢越玊ile理解为由25个独立盘算单位组成的“小型超等盘算机”。 进一步扩展架构: ? 6个Tile组成一个机架(Rack) ? 2个机架组成一个机柜(Cabinet) ? 10个机柜组成一个ExaPOD超等盘算系统 在2022年AI Day上 ,特斯拉体现 ,Dojo的盘算能力将通过安排多个ExaPOD进行扩展。这些 ?榛芄古浜献槌商厮估某扰趟慵。 别的 ,特斯拉正在研发新一代D2芯片 ,以解决信息流瓶颈。D2芯片将差别的盘算单位直接集成至单片硅片上 ,而非通过互连多个独立芯片 ,从而提升盘算效率并降低延迟。 特斯拉尚未披露D1芯片的具体订单量或预计交付数量 ,也未宣布Dojo全面启用D1芯片的时间表。 2024年6月 ,一位用户在社交平台X上发帖称:“埃隆正在得克萨斯州建造一个巨大的GPU冷却系统。”马斯克回应称 ,特斯拉的目标是在未来18个月内实现“50%使用特斯拉自研AI硬件 ,50%使用英伟达/其他芯片”。其中 ,“其他”可能包括AMD芯片 ,这一点获得了马斯克2024年1月简直认。 Dojo对特斯拉意味着什么 ? 掌握自研芯片生产 ,意味着特斯拉未来可能以更低本钱快速扩展AI算力 ,特别是在特斯拉与台积电扩大芯片产能的情况下。 这也意味着 ,特斯拉未来或许不再依赖英伟达的芯片 ,究竟这些芯片价格高昂 ,且供应日益紧张。 在2024年第二季度财报电话集会上 ,马斯克曾体现 ,英伟达硬件的需求“高得惊人 ,以至于我们很难稳定采购到所需的GPU。”他增补道:“我很是担心 ,我们是否能够按需获取足够的GPU ,因此 ,我们必须加大对Dojo的投入 ,以确保具备所需的训练能力。” 也就是说 ,尽管特斯拉仍在使用英伟达芯片训练AI ,但它正在努力降低对英伟达的依赖。去年6月 ,马斯克在X平台发文称: “特斯拉今年在AI相关领域的支出约莫为100亿美元 ,其中约一半用于内部研发 ,主要涵盖特斯拉自研AI推理盘算机、车辆上的传感器以及Dojo。至于AI训练超等盘算集群的建设 ,英伟达硬件约占本钱的三分之二。我目前预计 ,特斯拉今年在英伟达芯片上的采购支出将在30亿至40亿美元之间。” 值得注意的是 ,“推理盘算”指的是特斯拉汽车在实时运行历程中执行的AI盘算 ,与Dojo卖力的AI训练盘算是离开的。 尽管马斯克对Dojo寄予厚望 ,他也多次认可 ,这一项目保存失败的可能。 从久远来看 ,特斯拉或许可以依托AI部离开辟全新的商业模式。马斯克曾体现 ,首个版本的Dojo专为特斯拉盘算机视觉数据的标注与训练而设计 ,这关于FSD和人形机械人Optimus的训练至关重要 ,但用途较为局限。 不过 ,他也透露 ,未来版本的Dojo将越发适用于通用AI训练。然而 ,这也面临一个重大挑战——目今险些所有AI软件都是基于GPU架构开发的。如果要让Dojo用于通用AI模型训练 ,就必须对软件进行重构。 除非特斯拉选择向外部租赁其盘算能力 ,就像AWS和Azure提供云盘算效劳那样。事实上 ,马斯克在2024年第二季度财报电话集会上提到 ,他认为“Dojo未来有潜力在算力竞争中与英伟达一较高下。” 摩根士丹利在2023年9月的一份报告中预测 ,Dojo可以通过自动驾驶出租车和AI软件效劳等新业务模式 ,为特斯拉带来特另外收入增长 ,甚至可能为公司市值孝敬5000亿美元。 简而言之 ,Dojo的芯片不可是特斯拉的一种战略包管 ,未来另有可能带来可观的回报。 Dojo进展如何 ? 此前有报道 ,特斯拉于2023年7月开始生产Dojo。然而 ,马斯克在2023年6月的一篇帖子中体现 ,Dojo“已经上线并执行有用任务数月”。 约莫在同一时间 ,特斯拉曾体现 ,到2024年2月 ,Dojo将跻身全球五大最强超等盘算机之列。但截至目前 ,特斯拉尚未果真披露相关信息 ,因此这一目标是否告竣仍存疑。 别的 ,特斯拉还预计 ,到2024年10月 ,Dojo的总盘算能力将抵达100 ExaFLOPS(每秒100万亿亿次浮点运算)。凭据盘算 ,假设每块D1芯片的算力为362 TFLOPS(每秒362万亿次浮点运算) ,特斯拉需要凌驾27.6万块D1芯片 ,或约32.05万块英伟达A100 GPU ,才华抵达这一目标。 特斯拉曾在2024年1月允许投资5亿美元 ,在纽约州布法罗的超等工厂建设一台Dojo超等盘算机。 2024年5月 ,马斯克透露 ,特斯拉奥斯汀超等工厂的后部将留作“超密集水冷超等盘算集群”——但现在我们知道 ,这一空间实际上用于安排Cortex ,而非Dojo。 在2024年第二季度财报电话集会结束后 ,马斯克在X平台上发文称 ,特斯拉AI团队正在使用Tesla HW4 AI盘算机(现更名为AI4) ,与英伟达GPU结合进行训练。他提到 ,目今训练集群中包括: ? 90,000块英伟达H100 GPU ? 40,000台AI4盘算机(即Tesla HW4 AI盘算机) 马斯克增补道:“到年底 ,Dojo 1的训练能力将相当于8000块H100 GPU。这不算庞大 ,但也禁止小觑。” 截至目前 ,特斯拉尚未确认这些芯片是否已全面上线并支持Dojo运行。在2024年第四季度财报电话集会上 ,Dojo甚至未被提及。相反 ,特斯拉宣布已在Q4完成Cortex的安排 ,并体现Cortex是推动FSD V13版本实现的要害。(辰辰)

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责编:姚慕双

审核:付丽

责编:宋常青

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