Dojo是什麼│Dojo是Tesla特斯拉引人注目的超級電腦計劃，代表了特斯拉在人工智慧和自駕技術領域的重要投資，並有潛力影響未來的交通和智能運輸。本文將深入探討Dojo的背景、技術細節以及其對特斯拉和整個行業的潛在影響。
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Table of Contents
Dojo是什麼│為何Dojo受到矚目？
在AI和機器學習取得前所未有的進展的時代，特斯拉的Dojo超級電腦因受到摩根士丹利（Morgan Stanley）的正面評價，使特斯拉的市值增加多達5000億美元。
雖然世界領先的科技巨頭，如NVIDIA、英特爾、HPE、聯想、IBM和戴爾一直在AI和超級電腦硬體領域處於前沿地位，但特斯拉進入芯片設計、超級計算和AI領域不僅僅是企業多元化；它提供了有關特斯拉以及更切實地是埃隆·馬斯克如何思考創新和垂直整合的見解。
截至7月份，特斯拉已經售出了4527916輛汽車，這些汽車每輛都將數據傳回特斯拉，以支持該公司開發全自動駕駛功能的努力。將龐大的移動感應器和攝像頭網絡與強大的邊緣運算能力結合，再加上內部設計的後端超級電腦來學習這些數據，這種範式我們以前從未見過，它使特斯拉超越了純粹的汽車製造商。
圖片來源：彭博社
Dojo是什麼？
Dojo是特斯拉自家研發的超級電腦，其主要目的是處理自駕汽車所需的龐大數據量。該超級電腦被設計為專注於一項特定任務，即基於大量360度視訊訓練神經網路，這區別於傳統的多功能超級電腦。Dojo的建構和設計旨在實現高度的效能和可擴展性。
Dojo 開發背景
在過去，特斯拉曾依賴NVIDIA的GPU集群來訓練其自動駕駛系統的神經網絡。然而，Dojo標誌著特斯拉希望內部開發專用超級電腦，以提高性能和自主性。
圖片來源：Electrek
Dojo的技術細節
D1芯片
Dojo的核心是D1芯片，這是一款由特斯拉自主設計的晶片，使用台積電製造的7納米製程技術。該芯片擁有大面積的晶片尺寸，擁有645平方毫米的大晶片面積，500億個晶體，採用RISC-V方法和自定義指令。使其成為高效的計算單元。
每個D1晶片的能耗僅為400瓦，而由25個晶片組成的Training Tile多晶片模組（MCM）的能耗高達15千瓦。為了冷卻Training Tile，特斯拉使用了液體冷卻技術，據報導使用了約10公斤的冷卻液體，儘管特斯拉並未具體說明該液體的種類。
快取架構
Dojo芯片內部具有更快速的隨機存儲器，稱為快取，這有助於加速數據處理速度。快取的高效使用使Dojo在處理大量數據時表現出色，超越了傳統處理器的性能。
該系統通過部署多個ExaPOD來實現規模化，每個ExaPOD可容納106.2萬個核心，達到20艾克斯弗洛普。這種規模化在特斯拉的整個車隊產生的龐大數據量方面變得更加必要。
液體冷卻
Dojo的訓練單元使用液體冷卻技術，以有效降低運算單元的溫度。這種冷卻方法有助於確保設備在高運算負載下保持穩定性。
軟件支持
Dojo使用PyTorch軟件語言，並引入新的浮點格式（CFloat8和CFloat16），以實現更高效的向量處理和存儲需求。這些技術細節有助於Dojo在處理自駕車相關的計算任務時更具競爭力。
| 技術特點 | 描述 |
|---|---|
| D1芯片 | 使用7納米製程，擁有50億個晶體，提供高效的計算能力。 |
| 超級電腦規模 | Dojo由多個ExaPOD組成，可容納超過100萬個核心，達到20 ExaFlops。 |
| PyTorch軟體語言 | 使用PyTorch來實現AI模型訓練，提供靈活性和效能。 |
| 自定義浮點格式 | 引入CFloat8和CFloat16格式，提高向量處理效率。 |
| 垂直整合 | 特斯拉內部開發，提供更好的控制和創新加速。 |
Dojo的重要性
要理解Dojo的重要性，需要研究現有的AI處理器和超級電腦的情況。
傳統的超級電腦，以NVIDIA的A100 GPU、IBM的Summit或HPE的Cray Exascale為代表，一直在科學研究、複雜模擬和大數據分析中起著重要作用。然而，這些系統主要是為各種任務而設計的，而不是像特斯拉為Dojo設計的那種針對現實世界的數據驅動AI電腦視覺所優化的。
歷史上，特斯拉依賴NVIDIA的GPU集群來訓練其自動駕駛系統的神經網絡。儘管在性能指標，如單精度或雙精度浮點運算方面缺乏清晰的數據，但特斯拉聲稱截至2021年，它操作的計算集群是世界上「第五大超級電腦」。細節難以獲得，但各種評論家估計特斯拉擁有的NVIDIA A100 GPU超過10,000個單元，無論如何，這使特斯拉擁有全球最大的訓練系統之一，而且該公司已經這樣做了至少2年。
1. 超級電腦的需求
自駕車技術需要大量的計算能力來處理和分析感應器數據，進行實時的決策和反應。Dojo應運而生，以滿足這種高度計算密集型的需求。
2. 自動駕駛訓練
特斯拉使用Dojo來訓練其自駕車系統的神經網絡。這包括處理大量的影像和感應器數據，以使自駕車能夠辨識和適應不同的交通和道路情況。
3. 訓練效率
Dojo的設計旨在實現高效的AI訓練。它可以同時處理多個訓練任務，並使用創新的浮點格式，以更有效地進行向量處理和存儲。
4. 垂直整合
特斯拉將Dojo完全內部開發，這使他們能夠更好地控制硬體和軟體，加速技術創新和自駕車系統的改進。
Dojo的影響
Dojo的出現將改變自駕車和AI行業的未來。它有助於特斯拉實現更安全、更高效的自動駕駛技術，並有望成為其他汽車製造商難以迎頭趕上的競爭優勢。此外，Dojo的設計和垂直整合方法可能預示著AI領域未來的趨勢，將更多地專注於特定的應用領域和定制解決方案。
1. 特斯拉的競爭優勢
Dojo為特斯拉提供了自主控制的能力，加速了自動駕駛汽車的創新和發展週期。這使特斯拉能夠在競爭中保持競爭優勢，並加速實現全自動駕駛。
2. 超級計算的新方向
Dojo的設計和用途表明，超級計算可能會朝著更專門化、面向邊緣計算的方向發展，而不僅僅是多功能超級電腦。這可能是未來AI領域的一個趨勢，其中定制整合解決方案將更加重要。
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