從2019 年開始，特斯拉首席執行官伊隆·馬斯克（Elon Musk）將不斷預熱名為“Dojo”的神經網絡訓練計算機。馬斯克表示，Dojo 能夠處理大量的視頻數據，從而實現完全依靠視覺的自動駕駛。目前Dojo 目前仍處於開發狀態，但特斯拉今天披露了一台全新的超級計算機，會作為Dojo 的開發原型版本。

在本週一召開的2021 年度計算機視覺和模式識別會議上，特斯拉的人工智能主管Andrej Karpathy 透露了該公司的最新超級計算機。該計算機允許汽車製造商放棄雷達和激光雷達等輔助設備，完全依賴高質量的光學攝像機實現自動駕駛。

在自動駕駛研討會上，Andrej Karpathy 解釋說想要讓計算機以人類的方式對新環境做出反應，這就需要一個巨大的數據集，以及一台大規模的強大的超級計算機，並利用這些數據集訓練該公司基於神經網絡的自動駕駛技術。圍繞著這個目標，團隊啟動了Dojo 項目。

Karpathy 表示，特斯拉的最新一代超級計算機具備10PB 的“hot tier” NVME 存儲，並能以每秒1.6TB 的速度運行。他表示憑藉著1.8 EFLOPS 就能躋身成為全球第五大超級計算機。不過他也表示團隊還沒有運行進入TOP500 超級計算機排名所需的具體基準測試。

Karpathy 表示：“雖然沒有經過基準測試，但如果按照FLOPS 來排名的話，它確實可以排在第五位左右。第五位目前由英偉達公司的Selene 集群佔據，該集群擁有非常相似的架構和類似的GPU 數量（4480 對我們的5760，所以少一點）”。

馬斯克主張採用純視覺的自動駕駛方法已有一段時間了，這在很大程度上是因為攝像頭比雷達或激光雷達更快。截至5月，北美的特斯拉Y型和3型汽車在製造時沒有使用雷達，而是依靠攝像頭和機器學習來支持其高級駕駛輔助系統和自動駕駛。

Karpathy 表示：“我們採取的方法是基於視覺的，主要使用神經網絡，理論上可以在地球上任何地方發揮作用”。

Karpathy分享了特斯拉的超級計算機如何運用計算機視覺來糾正司機的不良行為的一些場景，包括緊急制動場景，其中計算機的物體檢測啟動，使行人免於被撞，以及交通控制警告，可以識別遠處的黃燈並向尚未開始減速的司機發出警報。

特斯拉汽車也已經證明了一種叫做踏板誤操作緩解的功能，在這種情況下，汽車會識別出路徑上的行人，甚至是缺乏駕駛路徑，並對司機不小心踩下油門而不是剎車做出反應，有可能拯救車輛前方的行人，或者防止司機加速沖入河中。

特斯拉的超級計算機以每秒36幀的速度收集來自車輛周圍的八個攝像頭的視頻，這提供了關於汽車周圍環境的大量信息，Karpathy解釋說。