特斯拉Dojo项目：超级计算系统助力机器学习训练

"特斯拉的Dojo项目是其在超级计算系统领域的一个重要探索，旨在优化机器学习训练的性能和效率。该报告详细讨论了特斯拉在实现自动驾驶通用性上的技术路径，包括模型架构、视觉处理、路径规划、自动标注等关键环节。随着参数规模的指数级增长，训练数据量的增加，尤其是视频训练数据和4D标签的引入，对训练基础设施提出了更高的要求。 在训练和评估管道中，特斯拉追求灵活的系统架构，以适应不断演变的机器学习需求。报告指出，传统的固定比例计算、输入/输出（I/O）和内存配置已无法满足需求，因此他们提出了一种去中心化的系统架构，允许更灵活的计算、I/O和内存比例，以优化机器学习训练系统。 特斯拉的Dojo项目特别强调了加速机器学习训练系统的重要性，其中涵盖了计算、I/O和内存三个方面。通过采用系统级芯片（System-On-Wafer, SoW）技术，特斯拉设计了一个包含25个计算晶片和40个I/O晶片的架构，这些晶片被优化以提高效率和覆盖范围。异构的环形总线（RDLOptimized）旨在实现高密度和高功率布局，以最大化性能和良率。 报告还提到了已知良好晶片（Known Good Die, KGD）和容错设计，确保每个组装的模块都由功能完整的晶片构成。通过收获和完全可配置的路由策略，特斯拉能够提高生产效率并应对潜在的制造问题。训练瓷砖（Training Tile）作为扩展的基本单位，代表了Dojo项目规模化能力的核心，实现了大规模计算资源的整合。 特斯拉的Dojo项目揭示了公司在自动驾驶技术发展中对于高性能计算系统的深刻理解和创新实践，这不仅关乎硬件的进步，还包括软件层面的大规模优化，共同推动着人工智能在汽车领域的边界不断拓展。"