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来 源: 内容编译自hpcwired 。
目前，世界各地都在竞相建设大型数据中心，以支持日益增长的人工智能工作负载，这给硅、存储和电子元件的供应带来了巨大压力。但如果我们能够利用汽车在非行驶状态下的计算能力来运行人工智能推理工作负载呢？这正是特斯拉首席执行官埃隆·马斯克本周提出的一个略显疯狂的想法。
马斯克继续说道:
“假设车队规模达到数千万辆，或者达到一亿辆，并且假设届时车队拥有一千瓦的推理能力，或者说高性能推理能力，那么总共就是100吉瓦的推理能力，而且电力和冷却问题都已解决。这看起来是一项相当重要的资产。”
特斯拉为其电动汽车配备了人工智能加速器，这是其各种自动驾驶汽车功能所必需的，包括自动驾驶和完全自动驾驶 功能。
2014年，特斯拉采用了基于40纳米工艺制造的MobileEye EyeQ3芯片，用于驱动自动车道保持、自动变道、自动泊车和侧面碰撞预警功能。从2016年到2019年，特斯拉使用英伟达GPU来处理其车辆上各种传感器的信号，这些传感器当时包括摄像头、超声波传感器和雷达。
自 2019 年以来，特斯拉一直使用自主研发的芯片，据称其性能是英伟达 GPU 的 21 倍。首款自主研发的芯片名为 HW3，配备两个神经网络加速器，每个加速器每秒可处理 72 万亿次运算。HW3 芯片为 AI3 架构提供动力。特斯拉于 2023 年 1 月推出的 HW4 芯片采用 7 纳米工艺制造，性能比上一代提升了 3 到 8 倍。它用于驱动特斯拉的 AI4 架构。
特斯拉最新车型的信息娱乐系统也拥有强大的计算能力。据报道，它采用AMD Ryzen处理器和独立的AMD Navi 23 GPU，马斯克曾表示其性能可达10 TFLOPS，与顶级视频游戏系统不相上下。
今天是《半导体行业观察》为您分享的第4212期内容，欢迎关注。
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