对于自动驾驶仪和自动驾驶，特斯拉的超级计算机与 Nvidia 的图形功能配合使用。计算机中总共内置了 5,760 个“A100 Tensor Core”GPU。

使用采用 Nivida 技术的计算机集群，它使用720 个节点和 8 个 Nvidia A100 Tensor Core GPU。总共需要 5,760 个GPU才能实现 1.8 exaflops 的性能。这相当于每秒1.8 quintillion (10 30 ) 次浮点运算。该超级计算机这个星期在Andrej Karpathy，为高级主管介绍人工智能在特斯拉。用于 AI 超级计算的 GPU

特斯拉希望将其新型超级计算机与英伟达 GPU 用于自动驾驶和自动驾驶。A100 图形处理器基于 Nvidia 的“Ampere”架构，性能比上一代高出 20 倍。它可以划分为七个 GPU 实例，以便动态适应不断变化的需求。

计算能力需要什么

为什么需要付出巨大的努力？特斯拉的车辆从八个不同的摄像头录制视频，每个摄像头以每秒 36 帧的速度运行。这使得大约 100 万个视频剪辑长 10 秒，总共有 1.5 PB的数据。所有这些数据都用于为特斯拉的自动驾驶和自动驾驶技术训练深度神经网络。这就是需要这种规模的超级计算机的地方。

借助新的超级计算机，特斯拉工程师还可以进行试验并寻找新的解决方案。“计算机视觉改进了自动驾驶仪。为了让我们能够做到这一点，我们必须训练一个巨大的神经网络并进行大量实验，”Karpathy 解释道。通过神经网络反复追踪数据，直到它正常工作为止。最终它会被送回车辆并再次开始该过程。

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