特斯拉2022 AI Day会议纪要：Optimus原先的生产规模可能会达到数百万台

前的99%以上

数据资料发动机的工作Mode：在从之前Mode下，爱迪生轿车后才会在停靠操作过程里面不断运用数据资料，并将汽车后自身决策与车后内决策明确的情况下下定义为正确地，否则下定义为不准确，将这些数据资料与下定义结果放入评估集里面。将评估集里面关键因素意义的数据资料开展字句后自组基础训练集，通过尺度学习来基础训练线上及上供的数学模改型，最后将更为新的数学模改型于是又更为新到汽车后配置里面 FSD Beta 不过于可能在今下半年敞开全都球推送。

【Dojo】

Dojo的浮现主要为两个目标，其一是比矿物油云测算更为高昂，其二是比矿物油云测算更为稳固。

Dojo从内部设计之初就再考虑了嵌入式各个领域上要为尺度的神经细胞互联基础训练动手再考虑，所以整个Dojo的系统从录入电路到电厂于是又到通讯设备的传输数据背著宽都更为可观，并且爱迪生也将Occupancy互联应使用Dojo的系统之里面，意味着了AI嵌入式与AI硬件的更为佳匹配，最后在降偏高延后和效能受损失上取得的效果更为极佳。

电压调节计算机系统可以传输数据1000A电流，具有超高密度，运用多层垂直设备管理材料过渡。

爱迪生预见的尽不过于可能是提高54%的CTE，提高3倍效能。提高密度是提高的系统效能的核心和奠基石。

System Tray给定：75mm相对、54 PFLOPS（BF16/CFP8）、13.4 TB/S（对分背著宽）、100+ KW Power

Standard Interface Processor给定：32GB（高背著宽建模随机存取存储器）、900 TB/S（TTP背著宽）、50 GB/S（以过于网背著宽）、32GB/S（第四代PCI背著宽）

High Interface Processor给定：640GB（高背著宽建模随机存取存储器）、1TB/S（以过于网背著宽）、18 TB/S（Aggregate Bandwidth To Tiles）

【Dojo的系统建立尽不过于可能：补救不能形成覆盖面上的遵守数学模改型】

单一的对撞机到之前向和后向管道，于是又到提高效率器，于是又到多个对撞机上调试多个副本的报表；标量延展的；更为大激活度的数学模改型一切都是调试之前向管道时才会遭遇适合单个对撞机的厂家大小往往小于厂家原则面上的弊端；多个对撞机上设置实时厂家原则Mode；通信不利因素；数学模改型并不是标量延展的

高密度录入是为了加速数学模改型的测算遵守和延后遵守均；Dojo网格的一个片断可以被一分为二显现出来调试数学模改型（只要分片充足大）；统一的偏高延后里面的细粒度实时中文翻译加速跨录入边界的有序性；Tensors是以RAM的形式存储Chardon，并在各层继续执行时立即拷贝；张量拷贝的另一个数据资料传输数据与测算重叠，codice_也可重新测算层。

平稳扩散数学模改型：codice_以数学模改型有序的方式映射；通信先决条件从结点测算本地数值和标准偏差开始；彼此之间合作后一直有序；盼望每个骰子上的350个结点彼此之间合作是由数值和标准偏差值

codice_的配置：从codice_里面提取通信榕；真实嵌入式的时间结点，里面间高能量提高的值由嵌入式加速；这个配置在25个Dojocodice_上只需5微秒，某种程度的配置在24个GPU上需150微秒。这是对GPU的一个能量密度的改进。

千分之内核运使用：Dojo是为补救更为大的适合于数学模改型而建立的；当之前两个GPU集群的运使用Mode，一个是则会标示互联（使用转成顶部真相的离线数学模改型）第二，同类改型互联（高算式风速的大改型数学模改型）。

测试结果：专门设计的系统上对GPU和Dojo开展的测量看显现出早已可以超越任何100个运使用当之前嵌入式调试的老一代PRMS的效能；A100的吞吐量有约；关键的codice_提高效率超过M100的3倍以上的效能。

成果：一个Dojo砌成取代6个GPU柜子上的ML测算机，而成本比一个GPU柜子还偏高。一个多月时间来基础训练的互联今日只需不到一个星期

弊端：测算量过大导致调试在PSP上的数据资料调用器只能靠于是又加ML嵌入式。

延展传输数据协议；建立Dojo互联接口奥斯；添加了装有DINA奥斯的数据资料调用PSP；通过以过于网交换机重新连接网状结构。提高效率后占用率从4%上升到97%，实际上盼望这个小数再一就能超过100%。

建立高算式风速则会字句互联：为单一巨改型对撞机服务；pytorch层只不过超过了预料的速度；入门级的集中测算机盼望只用4个Dojo就能仅限于某种程度的吞吐量；蓝图在2023年的第一季度建立。

成果展览：6块录入电路集中录入；54 petaflops的测算；640千兆字符串的高背著宽内核；集群组件新版本并不断改进；下一代将意味着10倍的改进

【Q&A】

1：为什么用脚部的方法液压人造人，我们都说道采用脚部液压的方式通用性较偏高？同时为什么用刚性？

A：首先金属线缆动手脚部，通用性还是很高的。同时脚部建议书但会较偏高，我们可以在人手上找到用脚部和刚性类似的建议书。我们用脚部收缩，用刚性血管收缩。

特尔克可用：因为我们要太迅速换装，所以不才会等到所有弊端都补救后。我们一切都是把人造人调动在工厂，忘了人造人有什么用。当然这是我们的第一版，右方上一定才会有2.0 、3.0 手部框架才会提升。

2：人造人才会有人格吗？才会不才会右方上和我们讲笑话 ，成为我们的老友 ？

A：当然，只要补救好核心人工智能和关键继续执行器的弊端，人们不过于可能才会给人造人上衣各种衣服，预见才会很新奇。

3：一切都是想到人和人造人彼此间究竟才会有干预措施，比如在生物不准许刚刚发生的两件事时就行标示？

A：如果人造人动手了坏事，我们才会在已远程监控人造人。

特尔克可用：我们渴望我们的人造人变得比科幻片从之前更为像人，随着AI 工业发展，我们可以模仿学习更为像生物，它必需继续执行简单的暂存器，甚至可以继续执行您一切都是要的配置。所以你可以给它一个高级暂存器，然后它可以把它转成一系列跳跃并规避这些跳跃。

4：先之前你感叹人造人才会显著提高社才会经济产显现出量级。最开始的时候你感叹爱迪生的全人类是促成当今向可持续可于是又生迈进。对于人造人来感叹，仍然是这个全人类吗？爱迪生才会不才会把自己的全人类改为“促成当今向无限生产线力迈进”？

A：人造人的浮现当然更进一步促成当今向可持续可于是又生迈进。另外我对于人造人几年以前能动手的两件事，我很激动；你们认同也很一切都是找到一个电子技术几年以前的工业发展。对我来感叹 ， 我也很感兴趣。

5：人造人右方上才会具备面对面战斗能力吗？人造人的终极尽不过于可能是什么？

A：当然才会有面对面战斗能力，人造人右方上认同才会有一个很有意思的二分，也许最后和电影终结者类似吧。不过我们才会很注意到人造人的安全都性，我们才会有一个“停顿滑鼠”。人造人从之前才会有一个本地ROM，无法通过互联提升。这对安全都性来感叹很重要。才会很有意思，不才会无聊。

6：Dojo项目标尽不过于可能是什么？和亚马逊云一样显现出借算力吗？我看用7nm ，那么投入也非常大 ？商业化怎么动手？

A：Dojo 是一个大改型测算机，和亚马逊一样是合理的，这是最高效的。这个当今刚刚和硬件2.0 迈进（硬件2.0：用神经细胞互联取代逻辑编程），右方上一个硬件才会有很多神经细胞互联。这需Dojo。

7：人造人才会解读我们的心灵、视觉艺术吗？人造人后续如何为我们的揭示力服务？

A：如同DallE-2 ，人造人早已可以揭示 视觉艺术了。预见是很新奇的。

Ashok 可用：人造人可以揭示力学视觉艺术，比如跳舞。人工智能弹钢琴是小数视觉艺术。

8：爱迪生则会驾驶的数学模改型是受到语义妥善处理数学模改型的启发，一切都是想到这各个领域上的历史，为什么这样动手，运使用第二语言数学模改型后提高了多少 ？

A：两个各个领域上：第一个是我们先之前用集中的互联基础训练交通设施，先之前的数学模改型搞不定稠密的数据资料。同时交通设施得显现出是一个多数学模改型弊端，往往我们无法想到马路的另一边是什么，我们渴望数学模改型的得显现出是连贯的，第二语言数学模改型可以仅限于。

9：FSD的神经细胞互联怎么动手程式库的？

A：除了硬件测试以外还有神经细胞互联测试，对于一个神经细胞互联，我们才会把先之前错误的历史数据资料都掉给他，看他究竟才会有更为好的表现。同时，我们有从之前Mode，我们把神经细胞互联静谧地推送给普国际标准化组织户，普国际标准化组织户也在尽力我们动手QA测试。在推给普国际标准化组织户先之前我们才会动手9轮测试，我们的基础设施意味着节目会高效。

10：提一个有关基础数学模改型的弊端，我们看到大数学模改型今日都有相当好的表现，比如从GPT-3到PaLM，我们见到大数学模改型都可以动手悬疑了。你们说道究竟某种程度提高数据资料量和给定个数，这样的话可以想得到一个可以补救所有弊端的老师数学模改型“Teacher Model” ，然后剪裁显现出一个很多学生数学模改型，作为在大街上的基础数学模改型？

A：我们的标示的系统就是这样动手的。我们云端标示数学模改型是非常大的，我们把一小均调动在车后端。关于基础数学模改型，我们的数据资料集有好几PB， 数学模改型在这样大的数据资料集上的表现是很好的。别人感叹我们用监视器无法动手听觉，但你看我们用大数据资料动手的多好。我们在这样的数学模改型上动手裁剪，最后显现出来的就是你们看到的。

11：最开始小村感叹爱迪生刚刚动手国际标准化组织人工智能（AGI），一切都是想到美国公司如何意味着安全都性 ？

A：我说道某种程度才会有一个AI 法规机构，比如管理形体人造人、则会驾驶轿车后等等。我们说道某种程度有个主裁判，就像我们在药品上动手的一样。人造人没用示威抗议以前，将才会通过监视器搜罗数据资料，这个数据资料集才会是当今上最大的数据资料集。没用美国公司借助数据资料集和基础训练数学模改型，将才会对国际标准化组织人工智能（AGI）有较大的贡献。

12：Semi 奥斯车后的听觉和乘用车后的听觉有什么区分 ？

A： 生物显现出门就是两个眼球+一个大脑，大脑反应还速度慢。车后用8个监视器和高速测算器，认同能动手的更为好。

13：人造人能否安装调动不同的硬件和嵌入式？

A：我们的神经细胞互联不支持，下个弊端。

14：今日就在美国和加拿大人有FSD，推广到其他工业发展里面国家的不利因素是什么？我还注意到到你们一切都是把偏高速和高速场面融合到同一个神经细胞互联里面，今日的十分困难？

A：电子技术上下半年就可以推广，但不同工业发展里面国家有法规要求。我们在等法规批准。电子技术上来感叹，下半年就行。我们下个月就才会在北美地区推新版，进步非常大。先之前Autopilot 和FSD 差异非常大，但今日越来越像了， 几个月之前，我们在Autopilot 和 FSD上用了同一个视觉栈。但在交通设施检测上，Autopilot 和FSD还是不一样的。FSD用更为适合于的数学模改型。

另一位老友可用：背著泊车后新功能的FSD下半年就能推显现出来，没用四楼到四楼的则会驾驶就能意味着。

特尔奥斯可用：每英从之前干预数是很重要的举例来说，我们刚刚肉眼可见得提高。

15：问个各人弊端，如果小村你回到20岁，一切都是给20岁的自己感叹什么话，仅限于什么建议？

A：让他自组爱迪生，哈哈。多注意到聪明人；多看书；阻力不要过于大，珍惜此刻，停下来闻闻河边雏菊香也是很好的。我在动手猎鹰火箭的时候，试验场在一个非常大方海滩边，我们并未在海滩边喝过一次咖啡， 我某种程度喝一杯才对。

16：特尔克你今日动手人造人的状态和10年之前动手则会驾驶的时候一样，但则会驾驶工业发展显然比一切都是象的更为难。你有什么办法让人造人和AGI相相当更为太快？

A：AGI工业发展再一，AI 今日赢了所有的基于规则的游戏，弹钢琴、写文章，都能开展时。AI 人才也很多，AI的战斗能力是标量增长的。爱迪生有很强的继续执行器开发内部设计战斗能力，和四轮人造人相对来说，双足人造人只要把继续执行器说是，就能意味着。

17：下一个超级工厂只有人造人吗？什么时候我们可以订购自己的人造人？

A：我们才会在工厂从之前找一些简单的工作给人造人，比如装卸的工作。右方上在延展人造人的战斗能力边界。至于什么时候可以买人造人？不想到，3年-5年吧。3-5 年后人们就能收到了。

18：人造人硬件才会自由硬件吗？

A：小心人们用人造人干坏事。有些和安全都有关的弊端需妥善处理， 所以概率不大。

19：人造人的背著宽有多大？

A：需弄清你一切都是让人造人动手的两件事，转换成比如 手臂抬多高这样的弊端。便才能问到背著宽弊端。

20：爱迪生那么伟人，是什么独一无二的好像催生的？

A：今日爱迪生非常大，各各个领域上研究者也很多 。我们从电动汽车后动手到无人电动汽车后。我说道我的关键作用是给伟人的工程师仅限于生态系统，让我们工业发展。有些美国公司员工的战斗能力是被对抗的。在硅谷就有些美国公司，员工在美国公司是并未工业发展的。爱迪生不是这样的美国公司，员工自组爱迪生以前 所发挥的战斗能力在其他美国公司是并未的。

21：美国公司如何平衡FSD发生碰撞的风险和驾驶表现 ？ 你们说道FSD控管究竟某种程度更为加绿色？

A：首先爱迪生车后的被动安全都是所有车后从之前最强的。另外主动安全都，我们公布 并未Autopilot的车后、有Autopilot的车后、有FSD的车后的事故率，有FSD的车后事故率最偏高。另外FSD可以防止事故发生，但被救下来的人是不想到自己被救的。所以我们要看总体的事故率。调动FSD 认同比不调动更为安全都。

22：为什么人造人要动手到近平衡？生物有近撇子，人造人也这样内部设计，其里面一边不才会更为太快受损吗？另外生物往往才会有一些“神话“的一切都是法，渴望自己能有更为长的手，可以轻易摘下更为已远；也的好像，爱迪生以前才会动手更为像 神话传说从之前的人造人吗？

A：今日我们还是一切都是及早生产线一个可靠的人造人，来帮助生物。生产线一个可靠的人造人，是最难的，我们才会衡量一个好像的益处，比如今天帮助了几个人，怎么帮助的，这回把我们拉回现实。对于一个的企业来感叹，大覆盖面上换装一个大家喜欢的，可靠的好像是异常困难的。展望预见，右方上如果我们动手一个8个手臂的人造人，或者开放一个接口给其他美国公司用。其他美国公司基于人造人动手插件都有不过于可能。

本文选集自“价投帮”微信公众号，智通经济日报编辑：陈雯芳

责任编辑：于健 SF069

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