特斯拉AI Day要来了！除了“擎天160910基金柱”，还将公布另一硬核科技进展

9月29日讯当地时刻9月30日，特斯拉的第二个AI Day即将在美国加州敞开，其间最大的亮点便是马斯克调用Autopilot团队赶工的特斯拉机器人“擎天柱”原型机初次露脸。而除此之外，特斯拉还预告了“老本行”自动驾驶范畴的新进展，包含最受重视的Dojo超级核算机。

图：特斯拉AI Day预告页面

在2021年的AI Day上，特斯拉泄漏它正在构建Dojo超级核算机，其间每个节点都有自己的CPU、内存和通讯接口。Dojo超级核算机的单个练习模块由25个D1芯片组成，D1是特斯拉自主研制的神经网络练习芯片，单芯片在BF16精度下算力高达362 TFLOPs，功耗却只有400W，兼具GPU等级的练习才干和CPU等级的可控性。D1理论上可以无限叠加为超级核算集群。 造轿车的特斯拉，为何要自研芯片？

自动驾驶是智能硬件和软件结合的科技尖端技能，为了完成最大协同，超级核算机Dojo应运而生，意图是“练习”特斯拉轿车。有海外科技博主表明，特斯拉的方针便是制作一款针对其很多视频AI需求进行自动驾驶优化的超级核算机。

如果说此前以纯视觉为根底的彻底自动驾驶芯片处理的是车端的问题，Dojo所处理的便是云端的深度学习、终究指向纯视觉根底的彻底自动驾驶。来自全球超100万辆特斯拉车辆收集的实在数据汇聚在超级核算机上，进行深度机器学习，再反馈给神经学习体系，协助特斯拉的Autopilot完成无限“进化”。

时刻来到本年，在2022年8月底的Hot Chips 34 (HC34) 大会上，特斯拉已提早共享了Dojo超级核算机的全新相貌。特斯拉在大会上进行的两场讲演一场是关于Dojo的微架构，另一场是关于Dojo的System-on-Wafer处理计划。与会人员以为本年的AI Day上，关于Dojo的更多细节将揭露。

英伟达的“重磅炸弹”Thor：算力较现行版别提高8倍

无独有偶，刚刚发布了40系显卡的英伟达，也在2022秋季GTC大会上抛出了“重磅炸弹”：自动驾驶芯片DRIVE Thor。 据黄仁勋介绍，这组被命名为“雷神”的超级核算机在算力上达到了2000 TOPS和2000 TFLOPs，只靠一个根据Thor芯片的体系，就可以运转自动驾驶、数字仪表盘/车机、车载信息文娱一整套体系。据称，Thor的算力是上一代特斯拉FSD芯片的14倍。

一起，Drive Thor也是英伟达第一个具有Transformer引擎的自动驾驶轿车核算渠道。Transformer引擎在“雷神”GPU单元的H100 Tensor Core中运转，可以极大提高车载算力的功用，下降了对云端服务器和连通性的要求。黄仁勋介绍，“车载核算资源的集中化可以将本钱下降数百美元”。无疑，这是英伟达CPU、GPU、引擎技能协同的巅峰。

Thor的诞生，替代了英伟达DRIVE本来开展道路图中的Atlan，可以与现在被用于量产轿车、可提供每秒254万亿次浮点运算功用的DRIVE Orin无缝联接。至于为什么用Thor替代Atlan，黄仁勋解说称：“由于呈现了令人难以想象的Hopper、AdaGPU和Grace GPU，咱们不愿意为此再等两年，所以决议用Thor替代Atlan，并集成了最新的技能，有了Thor超级芯片。”

现在国产新势力龙头蔚来、小鹏等公司的高端车型所搭载的，便是单颗算力为254TOPS的芯片Orin。而现在Thor的算力，较Orin提高了8倍。极氪成为了第一个宣告要搭载Thor的轿车品牌，约于2025年头开端出产。

自动驾驶芯片顶流争霸，国产新秀纷繁锋芒毕露

这一职业中也不乏国产玩家。现在世界上首要自动驾驶芯片厂商除了特斯拉、英伟达，还包含Mobileye、高通等国外厂商和地平线、黑芝麻、华为等国内厂商。国产自动驾驶芯片已在锋芒毕露，华为2021年发布的昇腾 810算力高达400+Tops，黑芝麻将在本年内推出算力打破250+ Tops的A2000自动驾驶芯片。 申万宏源轿车团队表明，现在的“软件界说轿车”浪潮下，前装硬件算力需求增大，高算力芯片成为高等级自动驾驶车型干流挑选。在轿车智能化过程中，高算力需求体现在以下三点：①从自动驾驶芯片来看，现在多品种摄像头、雷达等车载传感器搭载数量提高趋势显着，一起随同未来自动驾驶等级攀升至L3及以上，芯片高算力会是中心需求。

但单纯的芯片算力并不能彻底代表自动驾驶才干，也要考虑对算力调用的功率。因而申万宏源以为，以专业化架构+软硬结合的方法完成芯片的高有用功用或成为未来芯片厂商的干流计划。 一起未来的自动驾驶也需求愈加敞开，一家公司不可能独揽功用与算法的界说，职业需求愈加协作，才干促进自动驾驶的落地。芯片职业产业链有望由笔直式链条走向“朋友圈”式更敞开、更灵敏的途径。 其还以为，面临未来的不确定性，还会需求芯片算力与功用的冗余，芯片算力的军备竞赛还会继续，尤其是在自动驾驶范畴，自动驾驶的感知与履行器材需求为未来考虑。当下的“硬件预埋”也是这个道理。