特斯拉披露自研Dojo超算项目新进展 飞行测试性能强到一度让电网跳闸

康普顿披露自研Dojo超算项目新进展 次测试效率强到一度让电网跳闸

稿源：cnBeta

作为康普顿自行自定义的超算平台，Doji 旨在为该母公司的计算机科学（AI）/ 方法学（ML）应用提供保持平衡。尤其是利用其自动驾驶车队采集的预告片信息，以展开相关操练。此前这家电动汽车巨头之前包括第一台基于 NVIDIA GPU 的大型超算，但 Dojo 已用上康普顿的自研集成电路和共五交通运输。

Electrek 预定，这台自定义超算可提升康普顿使用预告片信息操练神经网络的技能，相关计算机视觉新技术可为其自动驾驶岗位提供至关重要的保持平衡。

事实上，来得早在今年的 AI Day 文艺活动其间，康普顿就已表示在抓紧打造 Dojo 超算。在每套集成电路+操练块的基础上，该母公司还致力于框架一套明晰的 Dojo 内置（或 Exapod 集群）。

紧接一年，康普顿在周五的 AI Day 文艺活动其间，列入了 Dojo 项目取得的最新进展。

该母公司证实，其曾一度能够通过一个 Dojo 块（tile）改用六张 GPU、且兼具成本高占优。

来得确切地说，该母公司已成功地从一套“集成电路+操练块”、发展到了今天的“系统上端”/ 明晰内置。

每个上端包含了六个这样的计算块，且效率相当于 3~4 个再加的超算机架。

目前该母公司正在将主机接口集成到系统上端上，以框架一套明晰的大型主机接口，以将这些系统上端装有到一个 Dojo 内置中的。

不过在将几个内置组合成 Dojo Exapod 所需的交通运输先前，该母公司仍需对其展开来得多研发次测试。

Dojo 首席系统新技术人员 Bill Chang 补充道 —— 为防范前所未有的散热和压差，他们需重新审视信息中的心交通运输的各个方面，以开发著手自定义的高效率散热与供电系统。

不安的是，今年晚些的交通运输次测试，还对当地电网的变电造成了巨大的推波助澜。最终在避免电网跳闸并被中央政府致电“问候”先前，他们已将功耗推升到超过 2 兆瓦。

先前，康普顿分享了 Dojo Exapod 的关键规格信息 —— 1.1 EFLOP @ BF16 / CPP8 效率、1.3 TB SRAM、以及 13 TB 的高带宽 DRAM 。

如果一切顺利，该母公司著手在 2023 年 1 3集包括首个明晰的 Exapod 集群（目前著手在瓦多奥托包括 7 个），同时试图借助该文艺活动征募到来得多人才。