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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

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。

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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href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>达成合作，年底前进入量产阶段。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。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081805745v201fhhh9h0jxrz\"/>特斯拉多次表示，Dojo 2芯片已经接近英伟达Blackwell B200水平——这是英伟达最新一代的AI芯片，性能也最强。在马斯克的另一家公司X平台上，也有人分享了这个消息：<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081817601v201ag0e7yy5i67\"/>不少“特粉”表示，足够令人振奋。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：<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081818479v201m9s2o79wckv\"/>甚至，特斯拉未来可以向外提供算力，成为英伟达的对手。并且自研芯片最利好的就是成本，特斯拉将有能力以前所未有的速度扩大规模：<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081824154v201xxlx9pecth1\"/>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：<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081824539v201bme75vjr7fs\"/>也有人对真实性存疑，毕竟，马斯克定下的ddl总是设定在年末，但真正兑现的情况并不多见：<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081825186v2018yqcf6athnu\"/>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。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》。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081826324v201juny05b9lhv\"/>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。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081834452v2013dpogy86zcr\"/>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。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081835751v201q2youdkkp4q\"/>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。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081843968v201gbuwp163ikh\"/>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。<img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718081900492v20110wh6m67fct\"/>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。<img src=\"https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/7fokiaaibkadKjFYBTca9cQ0ybHmaJmNBeKXmdN108LpB2KVnPT8rthuTT05ibFKEvAIKEQseNVAiaxAFsYkBKO6gg/640?wx_fmt=png&amp;from=appmsg\"/>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。<img 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src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250718082003205v201l84x8y6ibnk\"/>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。<img src=\"https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/7fokiaaibkadKjFYBTca9cQ0ybHmaJmNBeVOREay2It7L2ctK22TtsDhOGnRAiaDwlN9ibYSpTiatOPDcEpevOl3SlQ/640?wx_fmt=png&amp;from=appmsg\"/>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。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。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。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—</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":265,"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":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}