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猫眼影戏记者 瓦格斯塔夫 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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