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众所周知，特斯拉智驾的特点是纯视觉算法，这个方案虽然上限很高，但下限也很低，关键就看算法的能力，而因为端到端架构，你要迭代算法，靠的就只有没日没夜的训练。 要知道，过去给智驾做训练的 GPU ，并不是为深度学习训练而设计的，而这个 Dojo 通过分布式 2D 架构，解决了高带宽和低延迟的问题，并且通过存算一体的设计，让训练的能效也更高。 这么一来，相比市场上主流的英伟达 A100 ， Dojo 在相同成本下的性能可以达到它的 4 倍。这对特斯拉来说，不仅能更好的训练智驾，还能打破英伟达在芯片上的垄断，让特斯拉成为真正的人工智能公司。 而在这背后的销量数据就更是雪崩， 7 月份，特斯拉全球齐跌，在英国同比暴跌 60% ，德国则下滑 55.1% ，甚至在基本盘的中国也达不到过去的热度。 但是吧，特斯拉还远远没到山穷水尽的地步。前几天，它还花了 43 亿美元买 LG 的磷酸铁锂电池，甚至还用 165 亿美元定了三星的芯片单子。 没错，目前特斯拉确实是有两条芯片研发路线。一条是它的 HW 系列（Hardware，真不是华为），用在特斯拉的汽车上，另一条就是这个 Dojo ，是用在智驾训练上。 过去这是完全不同的两条平行线，但这次的 AI6（HW 6.0）明显有点超预期了，显著提升了算力和带宽，不仅能做 FSD 的终端芯片，也可以用于智驾训练，Dojo 存在的必要性就被打上了问号。 但问题是，当时的 Mobileye 只是一个黑盒，不允许特斯拉参与修改算法，也不能共享数据，甚至功能也偏向保守，和特斯拉的理念实在合不来。 之后的 HW4.0、HW5.0 ，也就是现在说的 AI4、AI5，其实也都是特斯拉做的框架设计、神经网络优化和系统集成，只是利用了三星和台积电的工艺进行生产。 于是在 2019 年，马斯克在特斯拉自动驾驶日上，提出用 Dojo 来训练自动驾驶。随后，在 2021 年的 AI DAY 上，特斯拉就实现了 Dojo 超算的核心——7nm 的 D1 芯片（还是这个老哥）。 一块 D1 芯片，其实是由 354 个核心（CPU）组成，而 25 个 D1 芯片，则组成一个瓦片，6 个瓦片就是一个模组，2 个模组是 1 个机柜， 10 个机柜是 1 个 ExaPOD 训练集群，最终算力能达到 1.1 EFLOP 。 说白了，Dojo 2 还远不够成熟，想要打败英伟达，还有很多的细节需要打磨。但时间不等人，如今的 AI6 彻底击穿了 Dojo 的未来，难道还要指望 Dojo 3 ？ 虽然特斯拉给了三星 165 亿美元的巨款，但三星依然是赔钱在给特斯拉供货，所以这块饼究竟能做成生么样，现在咱们也只能看看罢了。