Johnsonk
07-19
你亏成这样是有道理的，韭菜
老黄一夜被偷家！特斯拉Dojo 2芯片量产倒计时，算力直逼英伟达最强B200
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08:00","market":"us","language":"zh","title":"老黄一夜被偷家！特斯拉Dojo 2芯片量产倒计时，算力直逼英伟达最强B200","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2552430504","media":"智能车参考","summary":"特斯拉的最新消息，Dojo二代芯片量产进入倒计时，性能比第一代提高10倍，算力直逼英伟达Blackwell B200芯片。但这一切，可能都会随着今年Dojo 2芯片的量产而改变。据特斯拉介绍，Dojo 2已经能够达到接近、甚至部分超越英伟达B200的水平。此外，Dojo 2还不是特斯拉超算实力的终点。而Dojo 3的推出时间已经不远，预计2026年就会问世。","content":"<html><body><article><p><strong>杰西卡 发自 副驾寺</strong></p><p>智能车参考 | 公众号 AI4Auto</p><p>老黄人在北京侃侃而谈，没想到转眼老家被“偷”，客户变对手。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081750167v201npn0w5xdmpt\"/><p><strong>特斯拉</strong>的最新消息，<strong>Dojo二代芯片量产</strong>进入倒计时，性能比第一代提高10倍，算力直逼<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>Blackwell B200芯片</strong>。</p><p>这很可能会让特斯拉FSD实现“自产自训”，从此摆脱英伟达的束缚，甚至能向外部提供算力。</p><p>更关键的是，特斯拉表示，Dojo 2超算能让数据训练速度猛增一个数量级，也意味着FSD的优化能再上一个台阶。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081753063v2015nhlxp8nbge\"/><p>不过在马斯克这儿，还不够。</p><p>算力更强、性能巅峰的<strong>Dojo第三代芯片</strong>，时间表也定了，明年就推出。</p><p><strong>特斯拉Dojo 2量产倒计时</strong></p><p>据外媒平台Not a <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">Tesla</a> App称，特斯拉新一代Dojo 2芯片，已和全球最大的半导体制造商——<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a></strong>达成合作，年底前进入量产阶段。</p><p>台积电方面也透露过，第二代Dojo的训练模块已投入生产，且采用了台积电最新的封装技术。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081805745v201fhhh9h0jxrz\"/><p>特斯拉多次表示，Dojo 2芯片已经接近<strong>英伟达Blackwell B200</strong>水平——这是英伟达最新一代的AI芯片，性能也最强。</p><p>在马斯克的另一家公司X平台上，也有人分享了这个消息：</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081817601v201ag0e7yy5i67\"/><p>不少“特粉”表示，足够令人振奋。</p><p>因为这意味着，特斯拉实现了从传感器到超算的垂直AI能力，即将摆脱英伟达的束缚：</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081818479v201m9s2o79wckv\"/><p>甚至，特斯拉未来可以<strong>向外提供算力</strong>，成为英伟达的对手。</p><p>并且自研芯片最利好的就是<strong>成本</strong>，特斯拉将有能力以<strong>前所未有的速度</strong>扩大规模：</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081824154v201xxlx9pecth1\"/><p>还有网友已经“预见”到未来的惊天巨变，认为Dojo 2很有可能会改变汽车和AI行业的游戏规则：</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081824539v201bme75vjr7fs\"/><p>也有人对真实性存疑，毕竟，马斯克定下的ddl总是设定在<strong>年末</strong>，但真正兑现的情况并不多见：</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081825186v2018yqcf6athnu\"/><p>不过，马斯克倒是在评论区现身说法，回应很简洁：“Dojo 2是一台很好的计算机”，算是暗戳戳地肯定了量产时间属实。</p><p>紧接着他又讲了个经典的计算机硬件性能笑话——</p><p>Dojo 2可以<strong>以每秒十亿帧</strong>的速度玩《孤岛危机》。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081826324v201juny05b9lhv\"/><p>提醒一下不知道的朋友，《孤岛危机》是2007年发行的一款游戏，起初对配置要求极高，不知道烧坏了多少显卡，被玩家一致调侃为“显卡危机”。</p><p>后来是英伟达向游戏官方提供了技术支持，英伟达曾多次用“可以玩《孤岛危机》”，证明其配置硬核。</p><p>现在，这个玩笑也被马斯克也拿出来证明Dojo二代芯片的性能，算是里里外外都和英伟达对标了。</p><p>那么Dojo到底有多厉害，能和全球第一的AI公司杠上？</p><p><strong>马斯克布局6年的关键基建</strong></p><p>所谓Dojo，就是马斯克亲自推动、为了<strong>训练FSD神经网络</strong>而自研的<strong>AI超级计算平台</strong>。</p><p>关于“Dojo”的概念，最早是在<strong>2019年</strong>特斯拉的自动驾驶日上，被马斯克和AI团队首次提及。</p><p>马斯克多次强调，<strong>视觉</strong>是实现FSD的关键，强大的神经网络需要海量视频数据训练。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081834452v2013dpogy86zcr\"/><p>特斯拉的纯视觉方案，每天会产生<strong>1600亿帧</strong>的视频数据。</p><p>这些视频需要逐一进行分析、标记和处理，帮助FSD不断学习新的<strong>边缘场景</strong>（即不可预测的罕见情况），这对于坚持不用激光雷达的特斯拉而言至关重要。</p><p>而当时，即便强如英伟达，其算力也很难满足特斯拉对大规模视频训练的需求，并且缺乏针对视频训练的专用指令集。</p><p>这让特斯拉产生了自研芯片、打造高性能视频训练超算的念头。因为一旦成功，特斯拉的FSD训练效率将从根本上被改变。</p><p>在这种背景下，第一代Dojo及其自研芯片D1，首次亮相于<strong>2021年</strong>的特斯拉AI Day上，不过当时还只是Demo。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081835751v201q2youdkkp4q\"/><p>D1芯片是Dojo的核心，由台积电7nm工艺制造，有500亿个晶体管，芯片面积为645mm²，小于英伟达的A100（826 mm²）和AMD的Arcturus（750 mm²）。</p><p>每个芯片有354个训练处理节点，以及440MB的静态随机存储器，BF16精度下算力高达362TFLOPs，一块芯片功耗只有400W。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081843968v201gbuwp163ikh\"/><p>D1芯片测试完成后，会被封装到Dojo训练瓦片（Tile）上，每个瓦片容纳25颗D1，这就是最终的Dojo。</p><p>当时的Dojo有超过50万个训练节点，每个模块算力为9 petaflops，每秒36 TB的区块外带宽。</p><p>而120个Dojo组合在一起，就是当时超算的顶级配置——Dojo ExaPOD，集结3000块D1芯片，拥有超1百万个训练节点，算力达到1.1EFLOP。</p><p>不过，特斯拉也表示，当时的D1芯片还不能完全为Dojo提供计算支持，需要和英伟达的GPU一起工作，之后会逐步扩大D1和Dojo使用的占比。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081900492v20110wh6m67fct\"/><p>次年9月，特斯拉展示了首个Dojo机柜，进行了2.2兆瓦的负载测试，还演示了运行Stable Diffusion模型生成“火星Cybertruck”图像的能力，以证明其AI训练通用性。</p><img src=\"https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/7fokiaaibkadKjFYBTca9cQ0ybHmaJmNBeKXmdN108LpB2KVnPT8rthuTT05ibFKEvAIKEQseNVAiaxAFsYkBKO6gg/640?wx_fmt=png&from=appmsg\"/><p>直到2024年1月，特斯拉投资5亿美元（约36亿元），在纽约工厂打造了Dojo集群，承担起特斯拉5%~10%的智能辅助驾驶训练数据量。</p><p>只不过，特斯拉这时候仍是“自研+合作”双路径运行，没有摆脱对英伟达的依赖。</p><p>但这一切，可能都会随着今年Dojo 2芯片的量产而改变。</p><p>据特斯拉透露，新一代Dojo芯片仍由台积电代工，解决了上一代Dojo的静默数据损坏（SDC）和功耗问题，性能将比上一代<strong>提升10倍</strong>。</p><p>静默数据损坏，就是超算存在有缺陷的节点，可能导致耗时数周的<strong>AI模型训练产生错误结果</strong>，或使收敛速度显著放缓，并且这种缺陷<strong>很难被第一时间检测</strong>。</p><img src=\"https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/7fokiaaibkadKjFYBTca9cQ0ybHmaJmNBeDbTQ414TemFibFK224KeG4oosMomKJzsIkF4PBe3yHSEiaGoD3Ekq5ibg/640?wx_fmt=png&from=appmsg\"/><p>而Dojo 2实现性能大涨，原因来自多方面，包括优化了D1的<strong>核心架构</strong>，采用更密集的mesh网络互联架构<strong>扩展带宽</strong>，模块化规模更大、集成度更高等等。</p><p>其中最值得一提的是台积电的最新封装技术——<strong>InFO-SoW</strong>。</p><p>这是一种<strong>晶圆级系统集成</strong>技术，就是把整个晶圆当作一个整体，把多颗芯片、电源模块、散热结构等直接集成在晶圆上，而不再是传统方式中先切割晶圆，再单独封装芯片的方法。</p><p>Dojo将直接在整片晶圆上集成25个计算芯片，在645平方毫米的芯片上放置500亿个晶体管，单晶粒提供362 TFlops的运算能力。</p><p>也就是说，一个晶圆就相当于一个超算模块，单一Dojo就拥有9 Petaflops（每秒千兆次）的算力。</p><img src=\"https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/7fokiaaibkadKjFYBTca9cQ0ybHmaJmNBe1c6KB14bdFWAXbj6vZuR3UDzoOFRCEcsxUBCHVCmeg09Iv1nu40txA/640?wx_fmt=png&from=appmsg\"/><p>同时，新的封装技术取消传统封装中的基板（PCB）和中介层，芯片之间通过超高密度金属布线直接进行高带宽连接，数据传输速度翻倍增长。</p><p>散热模组则被直接集成在晶圆背面，热量通过金属板快速导出，显著改善了散热问题。</p><p>据特斯拉介绍，Dojo 2已经能够达到接近、甚至部分超越英伟达B200的水平。</p><p>例如其单训练瓦片算力可达<strong>1000 TOPS</strong>，高于B200单芯片的900 TOPS；Dojo 2的瓦片模块间带宽达36TB/s，也是B200的NVLink 5（10TB/s）的3.6倍。</p><p>也就是说，特斯拉或许很快就能脱离外部GPU的依赖，实现“计算自由”。</p><p>而且，Dojo虽然是为FSD而生，却也适用于其他应用领域，比如同样需要“视觉”的特斯拉机器人擎天柱。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718082003205v201l84x8y6ibnk\"/><p>此外，Dojo 2还不是特斯拉超算实力的终点。</p><p>马斯克曾表示，Dojo实现起来“可能不抱希望”，并且应当是“三代出巅峰”。Dojo 3将是特斯拉超算的最强水平，性能还会是Dojo 2的<strong>40倍</strong>。</p><p>而Dojo 3的推出时间已经不远，预计<strong>2026年</strong>就会问世。</p><p>马斯克不愧是马斯克。</p><p>从公开首次提出概念，到二代产品即将追平世界顶尖水平，不过六年时间。</p><p>其实透过特斯拉的例子看中国汽车行业，同样大有启发。</p><p><strong>AI基础设施，中国车企的新战场</strong></p><p>马斯克之前，中国车圈没有类似的先例。</p><p>现在，虽然能完全独立的超算芯片还没真正看到落地，但他的做法已经给了中国车圈启发。</p><p>自动驾驶发展，有三大核心要素：<strong>算力、数据、算法</strong>，它们也被统称为AI基础设施。</p><p>现在，车圈已经有不少玩家和特斯拉类似，在这些AI基础设施上布局。</p><p>算法方面，不用多说，这是各家车企最先争夺的智能化战场。</p><img src=\"https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/7fokiaaibkadKjFYBTca9cQ0ybHmaJmNBeVOREay2It7L2ctK22TtsDhOGnRAiaDwlN9ibYSpTiatOPDcEpevOl3SlQ/640?wx_fmt=png&from=appmsg\"/><p>数据方面，<a href=\"https://laohu8.com/S/BYDDY\">比亚迪</a>在深圳构建了超级数据闭环平台，数据每日回传规模达PB级别，<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>在上海与合肥建立了双数据中心，与部分外部云平台（<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里</a>、AWS）一起协同工作。</p><p>算力方面，有<a href=\"https://laohu8.com/S/09866\">蔚来</a>自研的神玑NX9031芯片，小鹏自研的图灵芯片。</p><p>也有<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>成立先进技术研发中心，自建AI超算平台，<a href=\"https://laohu8.com/S/00175\">吉利</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002071\">长城</a>、蔚小理等也都打造了自己的智算中心。</p><p>通过这些车企动作，可以得出一个汽车行业更远的趋势是：</p><p>车企智能化战场，已经从单纯的智能化功能叠加，转向更持久的AI基建能力。</p><p>—<strong>联系</strong><strong>作者</strong>—</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>老黄一夜被偷家！特斯拉Dojo 2芯片量产倒计时，算力直逼英伟达最强B200</title>\n<style 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2是一台很好的计算机”，算是暗戳戳地肯定了量产时间属实。紧接着他又讲了个经典的计算机硬件性能笑话——Dojo 2可以以每秒十亿帧的速度玩《孤岛危机》。提醒一下不知道的朋友，《孤岛危机》是2007年发行的一款游戏，起初对配置要求极高，不知道烧坏了多少显卡，被玩家一致调侃为“显卡危机”。后来是英伟达向游戏官方提供了技术支持，英伟达曾多次用“可以玩《孤岛危机》”，证明其配置硬核。现在，这个玩笑也被马斯克也拿出来证明Dojo二代芯片的性能，算是里里外外都和英伟达对标了。那么Dojo到底有多厉害，能和全球第一的AI公司杠上？马斯克布局6年的关键基建所谓Dojo，就是马斯克亲自推动、为了训练FSD神经网络而自研的AI超级计算平台。关于“Dojo”的概念，最早是在2019年特斯拉的自动驾驶日上，被马斯克和AI团队首次提及。马斯克多次强调，视觉是实现FSD的关键，强大的神经网络需要海量视频数据训练。特斯拉的纯视觉方案，每天会产生1600亿帧的视频数据。这些视频需要逐一进行分析、标记和处理，帮助FSD不断学习新的边缘场景（即不可预测的罕见情况），这对于坚持不用激光雷达的特斯拉而言至关重要。而当时，即便强如英伟达，其算力也很难满足特斯拉对大规模视频训练的需求，并且缺乏针对视频训练的专用指令集。这让特斯拉产生了自研芯片、打造高性能视频训练超算的念头。因为一旦成功，特斯拉的FSD训练效率将从根本上被改变。在这种背景下，第一代Dojo及其自研芯片D1，首次亮相于2021年的特斯拉AI Day上，不过当时还只是Demo。D1芯片是Dojo的核心，由台积电7nm工艺制造，有500亿个晶体管，芯片面积为645mm²，小于英伟达的A100（826 mm²）和AMD的Arcturus（750 mm²）。每个芯片有354个训练处理节点，以及440MB的静态随机存储器，BF16精度下算力高达362TFLOPs，一块芯片功耗只有400W。D1芯片测试完成后，会被封装到Dojo训练瓦片（Tile）上，每个瓦片容纳25颗D1，这就是最终的Dojo。当时的Dojo有超过50万个训练节点，每个模块算力为9 petaflops，每秒36 TB的区块外带宽。而120个Dojo组合在一起，就是当时超算的顶级配置——Dojo ExaPOD，集结3000块D1芯片，拥有超1百万个训练节点，算力达到1.1EFLOP。不过，特斯拉也表示，当时的D1芯片还不能完全为Dojo提供计算支持，需要和英伟达的GPU一起工作，之后会逐步扩大D1和Dojo使用的占比。次年9月，特斯拉展示了首个Dojo机柜，进行了2.2兆瓦的负载测试，还演示了运行Stable Diffusion模型生成“火星Cybertruck”图像的能力，以证明其AI训练通用性。直到2024年1月，特斯拉投资5亿美元（约36亿元），在纽约工厂打造了Dojo集群，承担起特斯拉5%~10%的智能辅助驾驶训练数据量。只不过，特斯拉这时候仍是“自研+合作”双路径运行，没有摆脱对英伟达的依赖。但这一切，可能都会随着今年Dojo 2芯片的量产而改变。据特斯拉透露，新一代Dojo芯片仍由台积电代工，解决了上一代Dojo的静默数据损坏（SDC）和功耗问题，性能将比上一代提升10倍。静默数据损坏，就是超算存在有缺陷的节点，可能导致耗时数周的AI模型训练产生错误结果，或使收敛速度显著放缓，并且这种缺陷很难被第一时间检测。而Dojo 2实现性能大涨，原因来自多方面，包括优化了D1的核心架构，采用更密集的mesh网络互联架构扩展带宽，模块化规模更大、集成度更高等等。其中最值得一提的是台积电的最新封装技术——InFO-SoW。这是一种晶圆级系统集成技术，就是把整个晶圆当作一个整体，把多颗芯片、电源模块、散热结构等直接集成在晶圆上，而不再是传统方式中先切割晶圆，再单独封装芯片的方法。Dojo将直接在整片晶圆上集成25个计算芯片，在645平方毫米的芯片上放置500亿个晶体管，单晶粒提供362 TFlops的运算能力。也就是说，一个晶圆就相当于一个超算模块，单一Dojo就拥有9 Petaflops（每秒千兆次）的算力。同时，新的封装技术取消传统封装中的基板（PCB）和中介层，芯片之间通过超高密度金属布线直接进行高带宽连接，数据传输速度翻倍增长。散热模组则被直接集成在晶圆背面，热量通过金属板快速导出，显著改善了散热问题。据特斯拉介绍，Dojo 2已经能够达到接近、甚至部分超越英伟达B200的水平。例如其单训练瓦片算力可达1000 TOPS，高于B200单芯片的900 TOPS；Dojo 2的瓦片模块间带宽达36TB/s，也是B200的NVLink 5（10TB/s）的3.6倍。也就是说，特斯拉或许很快就能脱离外部GPU的依赖，实现“计算自由”。而且，Dojo虽然是为FSD而生，却也适用于其他应用领域，比如同样需要“视觉”的特斯拉机器人擎天柱。此外，Dojo 2还不是特斯拉超算实力的终点。马斯克曾表示，Dojo实现起来“可能不抱希望”，并且应当是“三代出巅峰”。Dojo 3将是特斯拉超算的最强水平，性能还会是Dojo 2的40倍。而Dojo 3的推出时间已经不远，预计2026年就会问世。马斯克不愧是马斯克。从公开首次提出概念，到二代产品即将追平世界顶尖水平，不过六年时间。其实透过特斯拉的例子看中国汽车行业，同样大有启发。AI基础设施，中国车企的新战场马斯克之前，中国车圈没有类似的先例。现在，虽然能完全独立的超算芯片还没真正看到落地，但他的做法已经给了中国车圈启发。自动驾驶发展，有三大核心要素：算力、数据、算法，它们也被统称为AI基础设施。现在，车圈已经有不少玩家和特斯拉类似，在这些AI基础设施上布局。算法方面，不用多说，这是各家车企最先争夺的智能化战场。数据方面，比亚迪在深圳构建了超级数据闭环平台，数据每日回传规模达PB级别，蔚来在上海与合肥建立了双数据中心，与部分外部云平台（阿里、AWS）一起协同工作。算力方面，有蔚来自研的神玑NX9031芯片，小鹏自研的图灵芯片。也有比亚迪成立先进技术研发中心，自建AI超算平台，吉利、长城、蔚小理等也都打造了自己的智算中心。通过这些车企动作，可以得出一个汽车行业更远的趋势是：车企智能化战场，已经从单纯的智能化功能叠加，转向更持久的AI基建能力。—联系作者—","news_type":1,"symbols_score_info":{"2NVD.UK":0.6,"3NVD.UK":0.6,"NVD":0.6,"NVD2.UK":0.6,"NVD3.UK":0.6,"NVDA":0.9,"NVDD":0.6,"NVDS":0.6,"NVDS.UK":0.6,"NVDU":0.6,"NVDX":0.6,"NVDY":0.6,"NVIW.SI":0.6,"SNVD.UK":0.6,"TSLA":1,"TSLL":1,"TSYW.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":361,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":25,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/458243907281160"}
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