美东时间周一举办的2021年计算机视线和形式辩别会议上，特斯拉人力智能与自动驾驭视线部门主管安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）推出了特斯拉超等计算机集群Dojo。卡帕蒂显示，Dojo尚未发展基准测试，依据FLOPS的名次来看，第五位的英伟达超等计算机集群Selene和Dojo架构和GPU相似，但前者GPU数量为4480个，比Dojo的数量少1280个。

依据5月英伟达芯片价值估算，一种节点设施的价值约为20万美元，Dojo大家都有720个节点，由5760个321TFLOPS英伟达显卡构成，理论总算力达到1.8EFLOPS，读写速度为每秒1.6TB，硬件本钱约为1.44亿美元。特斯拉如许大范围的投入，其目的是对自动驾驭的神经网站发展训练。早在2019年，特斯拉CEO马斯克就有了超等计算机的研发计划，未来特斯拉的超等计算机的算力将达到每秒ExaFLOPS的等级，意指着每秒达到一百亿亿次的浮点算力。

值得注意的是，随着大疆、华为等国家内部厂家入场，激光雷达价值已显露下探。Velodyne近日也宣告16线激光雷达减价50%，售价仅3999美元。而在2017年，单颗Velodyne的64线激光雷达HDL-64定价近8万美元。理想车子CEO李想显示，未来源动驾驭的进行更多依托多传感器的合一，而非是依托单一传感器。而在马斯克看来，Dojo可行帮助特斯拉实现视线感知路线，单纯依托光学摄像机实现自动驾驭，而非是装载激光雷达发展协助辩别。

卡帕蒂显示，自动驾驭模拟人类的思维对现实情景的判断，鉴于海量数据对自动驾驭的神经网站发展训练。日前特斯拉搜集的视频数据达到100万个，并对60亿个物体的距离、速度发展标注，数据量达到1.5PB。

天瞳威视一名工程师之前叮嘱记者，视线感知的语义辩别相似“穷举法”，不同的情景对应不同的判断语句，组成一种巨大的树形图，代码量上和L2和顶级别自动驾驭还不是一种量级。一方面，请求收集的数据是洁净的，计算机神经网站的训练进程中晓得正确的料理逻辑。另一方面，数据也要兼顾特定情景，例如公路两旁的护栏机动车通常不行磕碰，但和宠物狗这种不行磕碰物体同一时间料理时，栏杆的领先级会下降。

采埃孚团体一名工程师在微信友人圈点评称，特斯拉超等计算机名目自身其实不稀奇，达到1.5PB的有用数据才有价格。

某新势力业内人员显示，本来每一台车皆是一种数据搜集单位，机动车越多、跑的时间越久，所搜集的数据量也越大。特斯拉巨大的汽车主人为其提供海量数据，但各地的公路情景其实不太，这也加重数据料理的事业。

卡帕蒂也承认短期内还没有办法实现顶级别自动驾驭，须要对计算机神经网站发展长久的训练。马斯克在1月份的财报手机会议上显示，将在2021年年底实现全自动驾驭。本年5月，特斯拉向加州车辆辆部门改口称，十足自动驾驭的计划或将推迟。但这仍阻止不了马斯克全自动驾驭的野心，他期望未来特斯拉还将布置Robotaxi，和Waymo等自动驾驭独角兽开展正面较量。