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

老黄人在北京侃侃而谈，没想到转眼老家被“偷”，客户变对手。

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。

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。

不过在马斯克这儿，还不够。

算力更强、性能巅峰的Dojo第三代芯片，时间表也定了，明年就推出。

特斯拉Dojo 2量产倒计时

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。

在马斯克的另一家公司X平台上，也有人分享了这个消息：

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：

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：

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。

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645mm?，小于英伟达的A100（826 mm?）和AMD的Arcturus（750 mm?）。

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平方毫米的晶片上放置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。

   

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