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为此，特斯拉不惜投入巨资和顶尖人才，试图从零开始构建一个完整的系统：从自主设计Dojo芯片（D1），到构建Dojo加速器，再到集成整个超级计算机系统，甚至包括配套的软件栈。 人家Dojo超算，全球没几家能碰， 国内主机厂AI显卡全加起来，都没特斯拉一家多。 这不是靠嘴皮子能补的， 国产品牌算法，迭代得很快，不过在数据积累方面，以及模型训练上，还有底层的差距，就那样实实在在地摆在那儿。 特斯拉每次搞出新技术，国内厂商跟着学， 你可以说中国速度快，但. 总结下我可能还不成熟的理解，属于半专业解读，抛砖引玉，AI芯片和软件设计是算法和系统联合设计的，想听听不同领域的人对这个技术的理解。 尝试分析DOJO的时候，带着以下三个问题，也是系统结构抽象到最后的几个基本问题，分别是 计算、存储和通信系统，三个纬度的设计，DOJO system 片子.
Dojo 是特斯拉的 自主研发数据中心芯片，用于训练全自动驾驶系统（FSD）。 特斯拉 目标 是替代目前使用的 A100芯片，这是全球第七大数据中心。 Dojo的发展历程可以追溯到2019年的AI Day，当时特斯拉首次提到Dojo，其目标是 解决大规模视频数据的训练问题。 如何评价特斯拉解散dojo芯片团队? 知情人士透露，特斯拉将解散其 Dojo 超级计算机团队，其负责人也将离职，这将颠覆该汽车制造商开发无人驾驶技术内部芯片的努力。 据不愿透露姓名、因讨论… 显示全部 关注者 114 被浏览 特斯拉本次推出的人工智能训练机Dojo D1芯片，是特斯拉全新自研的超级计算机芯片，该电脑将用于车辆自动驾驶数据的运算和分析，能够自动地学习和识别标记道路上的行人、动物、坑洼地等数据，将海量的数据汇聚于Dojo，然后通过自动化深度神经网络训练，以此不断加强算法进化，最终实现以纯.
1）因为不支持FP64，Dojo并非是严格意义上的超算，所以我一般用“超算”作为Dojo的前缀。 2）在架构理念上确实超过了大部分超算的集群思维，把算力密度做到了一定程度上的“最优” 3）是典型的many core架构，算力会超越大部分CPU和GPU组成的超算。
Hot Chips 34 - 特斯拉的道场微架构 我是斜杠青年，一个热爱前沿科技的“杂食性”学者！ 说特斯拉只对机器学习感兴趣是轻描淡写的。这家电动汽车制造商制造了一台名为Dojo的内部超级计算机，专为训练其机器学习模型进行了优化。与许多其他超级计算机不同，Dojo没有使用现成的CPU和GPU，例如来自. Dojo 的名字不是第一次出现了，早在今年 6 月的 CVPR 2021 工坊活动上，Andrej Karpathy 就介绍过这台超级计算机，当时的 Dojo 搭载的还是英伟达的芯片，总算力为 1.8 EFLOPS，被认为可以跻身全球第五强超级计算机。 dojo toolkit 是一个很强大的 js 框架，无出其右，可惜在国内的快餐环境下缺乏生存环境。 还有就是，dojo toolkit 自身是开源免费的，做得不够细致，影响了其生存环境。其中的 dijit 问题较多，dojox 更是不成熟。 即便如此，dojo toolkit 仍然是一个值得研究的 js 框架，特别是其核心包，写得非常好！ 看.
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