在自动驾驶领域中，特斯拉为什么如此需要超级计算机？

电车汇消息：近日，特斯拉公布了新型超级计算机，就每秒浮点运算（FLOPS）而言，它是世界上排名第五的超级计算机。新机器是特斯拉的第三个超级计算机集群，为还未发布的超级计算机Dojo（Dojo发音源自日语，意为“道场”）的开发原型版本。一切顺利的话，超级计算机Dojo将超越目前世界排名第一的日本超级计算机富岳（Fugaku，富士山的别名）。

以上消息来自特斯拉人工智能与自动驾驶视觉总监AndrejKarpathy在2021年计算机视觉和模式识别会议（CVPR2021）上所作的报告。

在2019年的特斯拉自动驾驶开放日（AutonomyDay）上，特斯拉CEO马斯克曾“剧透”了Dojo项目——专门用于大规模的图像和视频数据处理，其浮点运算能力达到了exaflop级别，也就是每秒运算百亿亿次。

Karpathy表示，我们展示的是使用720个80GB版本的8xA100节点构建的集群。这是一台巨大的超级计算机，就每秒浮点（FLOPS）运算次数而言，我认为它可能是全球第五的超级计算机。第五位目前由英伟达公司的Selene集群占据，该集群拥有非常相似的架构和类似的GPU数量（4480对我们的5760，所以少一点）。

他于论坛中展示了它的三个集群之一的照片，并公布了新超级计算机的能力：总算力达1．8EFLOPS（EFLOPS指每秒百亿亿次浮点运算），由5760个算力为321TFLOPS（TFLOPS指每秒万亿次浮点运算）的A100显卡组成720个节点，有10PB的存储空间，读写速度为1．6TBps。

Karpathy称，如果想要让计算机以人类的方式对新环境做出反应，这需要一个巨大的数据集，以及超级计算机的处理能力，从而利用从整个车队收集来的数据训练和改进特斯拉自动驾驶仪（Autopilot）和为下一代自动驾驶人工智能（AI）提供动力的神经网络。

而在所有自动驾驶公司中，特斯拉尤为需要超级计算机。

因为马斯克主张采用纯视觉的自动驾驶方法，其依靠摄像头和机器学习来支持其高级驾驶辅助系统和自动驾驶，而非采用激光雷达（LiDAR）、摄像头和雷达。在纯视觉自动驾驶方法下想改进这套自动驾驶AI达到足够的可靠性，自研适应计算需要的超级计算机便极为必要。

文章摘自 电车汇 20210623 发自北京