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数量|特斯拉布局 超级计算机 野心是全自动驾驶

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[ 值得注意的是 ， 随着大疆、华为等国内厂商入场 ， 激光雷达价格已出现下探 。 Velodyne近日也宣布16线激光雷达降价50% ， 售价仅3999美元 。]
美东时间6月21日举行的2021年计算机视觉和模式识别会议上 ， 特斯拉人工智能与自动驾驶视觉部门主管安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）公布了特斯拉超级计算机集群Dojo 。 卡帕蒂表示 ， Dojo尚未进行基准测试 ， 根据FLOPS的排名来看 ， 第五位的英伟达超级计算机集群Selene和Dojo架构和GPU类似 ， 但前者GPU数量为4480个 ， 比Dojo的数量少1280个 。
根据5月英伟达芯片价格估算 ， 一个节点设备的价格约为20万美元 ， Dojo共有720个节点 ， 由5760个321TFLOPS英伟达显卡组成 ， 理论总算力达到1.8EFLOPS ， 读写速度为每秒1.6TB ， 硬件成本约为1.44亿美元 。 特斯拉如此大规模的投入 ， 其目的是对自动驾驶的神经网络进行训练 。 早在2019年 ， 特斯拉CEO马斯克就有了超级计算机的研发计划 ， 未来特斯拉的超级计算机的算力将达到每秒ExaFLOPS的级别 ， 意味着每秒达到一百亿亿次的浮点算力 。
值得注意的是 ， 随着大疆、华为等国内厂商入场 ， 激光雷达价格已出现下探 。 Velodyne近日也宣布16线激光雷达降价50% ， 售价仅3999美元 。 而在2017年 ， 单颗Velodyne的64线激光雷达HDL-64定价近8万美元 。 理想汽车CEO李想表示 ， 未来自动驾驶的发展更多依靠多传感器的融合 ， 而不是依靠单一传感器 。 而在马斯克看来 ， Dojo可以帮助特斯拉实现视觉感知路线 ， 单纯依靠光学摄像机实现自动驾驶 ， 而不是搭载激光雷达进行辅助识别 。
卡帕蒂表示 ， 自动驾驶模拟人类的思维对现实场景的判断 ， 基于海量数据对自动驾驶的神经网络进行训练 。 目前特斯拉搜集的视频数据达到100万个 ， 并对60亿个物体的距离、速度进行标注 ， 数据量达到1.5PB 。
天瞳威视一名工程师此前告诉采访人员 ， 视觉感知的语义识别类似“穷举法” ， 不同的场景对应不同的判断语句 ， 构成一个庞大的树形图 ， 代码量上和L2和高级别自动驾驶也不是一个量级 。 一方面 ， 要求收集的数据是干净的 ， 计算机神经网络的训练过程中知道正确的处理逻辑 。 另一方面 ， 数据也要兼顾特定场景 ， 比如道路两旁的护栏车辆一般不能碰撞 。
采埃孚集团一名工程师在微信朋友圈评论称 ， 特斯拉超级计算机项目本身并不稀奇 ， 达到1.5PB的有效数据才有价值 。 某新势力业内人士表示 ， 其实每一辆车都是一个数据搜集单位 ， 车辆越多、跑的时间越久 ， 所搜集的数据量也越大 。 特斯拉庞大的车主为其提供海量数据 ， 但各地的道路场景并不一致 ， 这也加大了数据处理的工作量 。
卡帕蒂也承认短期内还无法实现高级别自动驾驶 ， 需要对计算机神经网络进行长期的训练 。 马斯克在1月份的财报电话会议上表示 ， 将在2021年年底实现全自动驾驶 。
【数量|特斯拉布局 超级计算机 野心是全自动驾驶】今年5月 ， 特斯拉向加州机动车辆部门改口称 ， 完全自动驾驶的计划或将推迟 。 但这仍阻止不了马斯克全自动驾驶的野心 ， 他希望未来特斯拉还将布局Robotaxi ， 和Waymo等自动驾驶独角兽展开正面较量 。

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