特斯拉展示其超级计算机：用于分析自动驾驶数据

在国际计算机视觉和模式识别会议（CVPR）周末的演讲中，特斯拉人工智能团队的负责人安德烈·卡帕西 (Andrej Karpathy) 展示了一台超级计算机。

这台超级计算机采用了 5760 个算力为 321TFLOPS 的英伟达 A100 显卡，组成了 720 个节点，总算力突破了 1.8EFLOPS，10PB 的存储空间。

据称，特斯拉这台超级计算机将用于处理其车辆的自动驾驶数据。

而在自动驾驶领域，特斯拉一直都逆势而行。

在 Waymo 或是蔚来等其它致力于自动驾驶的团队大力发展激光雷达，以实现自动驾驶之时，特斯拉坚持使用摄像头，以视觉识别为主。

特斯拉通过车内各传感器收集驾驶员及车辆数据，上传给这台超级计算机，从而使其人工智能软件能够分析数据，并学习如何像人类一样驾驶。

如今正在路上行驶的特斯拉数不胜数，要处理来自所有特斯拉的海量数据，需要强大的算力。而安德烈所展示的超级计算机目前已经投入使用，据称，其算力接近世界第五大超级计算机 Selene。

安德烈在采访中承认，基于视觉的自动驾驶将比采用激光雷达的自动驾驶更难实现，后者使用激光来识别汽车周围的障碍。而特斯拉所采用的摄像头，在某些情况下将面临一定的风险，譬如大雾天气。

在特斯拉早期的全自动驾驶测试期间，系统时常出现错误判断，需要驾驶员去进行手动干预。

然而，安德雷认为，为特斯拉加入激光雷达可能并不是一个很好的选择：

同时使用激光雷达与摄像头会为软件带来一个问题，即当两者对所看到的内容存在分歧时，系统可能难以判断哪个传感器才是正确的。

倘若专注于传统摄像头，特斯拉可以通过完善计算机视觉，来训练计算机如何应对行人与过往车辆的不可预测行为，因此不必使用昂贵的激光传感器。

有趣的是，有人发现特斯拉在美国佛罗里达州的棕榈滩进行激光雷达的测试。在照片中可以看到一辆搭载了激光雷达的特斯拉 Model Y。

有消息称特斯拉正在使用 Liminar 激光雷达来验证其基于摄像头的全自动驾驶的可靠性。

目前特斯拉已有数百万辆电动汽车上路，为其提供了有用的数据，而它的超级计算机能根据这些数据进行分析与训练。

但特斯拉的 Autopilot 自动辅助驾驶系统还远未达到「自动驾驶」的阶段，因此其方案的正确与否还有待观察。

题图来自：Motor1