马斯克直播自动驾驶去扎克伯格家 马斯克和扎克伯格私下关系怎么样

由于决策全部在本地进行，特斯拉FSD用8个摄像头以每秒36帧的速度进行拍摄，但系统的计算速度其实可以更快，达到每秒50帧，只可惜相机的速度已经到头了。

不联网进行决策也意味着地图也不用随时更新，用马斯克的话来说：

系统只需要坐标，就会自行找到位置。

另外值得注意的是，本次测试FSD V12的Model S安装的还是HW3。

在HW3上解决L5级自动驾驶之前，特斯拉可能不会在HW4车辆之上启用FSD。这意味着HW4的FSD访问权限可能推迟到2025年。

一万张英伟达H100周一上线

作为知名的时间管理大师，马斯克试驾途中还抽空语音连线了一个网络讨论会。

在这里他回答的问题和透露的重点内容有：

为什么改用端到端方案，优势在哪?

马斯克认为“人类就是这样运作的”，人类用眼睛和生物神经网络开车，自动驾驶用摄像机和数字神经网络开车是正确的通用解决方案。

虽然神经网络缺乏可解释性，相应的司机也经常说不清楚如何做的决策，只是凭经验。

乘客在做人类司机的出租车时，也无法准确知道司机在想什么。而特斯拉屏幕上显示的画面，就是自动驾驶系统在 “想什么”的一个近似。

高端GPU将继续短缺，世界进入强算力依赖阶段。

马斯克透露AI训练主要还是用的英伟达硬件，特斯拉Dojo超算作为辅助，今年花了约20亿美元在训练上面(大部分是硬件资产)。

我认为未来全人类80%-90%的算力都会用在神经网络上。

AI训练需要把算力集中在一个地方，避免数据传输带宽的瓶颈，也会带来很大的电力负担。

马斯克在这里还开了一个玩笑：Transformer架构的神经网络需要越来越多的硬件Transformer。

比GPU更缺的是高速连接设备。

面对“拥有5000张H100是什么感觉?”的提问，马斯克表示：说少了。

包含1万张英伟达H100的新算力集群，正在24/7加急准备中，周一(也就是今天)上线。

而且不像很多公司声称“拥有”算力其实是租的云计算服务，特斯拉就是真的买了1万张GPU自己搭系统。

在这样的大规模集群中，设备之间的网络连接非常关键，英伟达InfiniBand交换机可能会比GPU本身更缺。