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。
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。
据外媒平台Not a Tesla 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——台积电达成合作，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。
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。
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：
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：
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：
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。
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”。
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。
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）。
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。
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。
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
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
Dojo将直接在整片晶圆上集成25个计算芯片，在645平方毫米的晶片上放置500亿个晶体管，单晶粒提供362 TFlops的运算能力。
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。
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。
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