大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于特斯拉并未达到E级超级运算水平，这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

近日，特斯拉宣布正式推出其自主研发的超级计算机Dojo，该计算机将用于训练特斯拉的自动驾驶神经网络。据特斯拉AI负责人、高级工程师Karpathy介绍，这个计算机集群使用了5760块NVIDIA A100显卡，计算能力为321TFLOPS，形成720个节点。总计算能力超过1.8EFLOPS和10PB存储空间（读写速度为1.6TBps）。由于总算力超过1.8EFLOPS，有媒体称马斯克/特斯拉成功制造了E级超级计算机。专家认为，这种描述是有问题的。

Dojo 并不是真正的百亿亿次超级计算机

Dojo 是一种用于神经网络训练的机器。由于神经网络训练更注重半精度浮点运算和较低精度整数计算，因此在宣传中经常报道为FP16计算能力。因此，官方宣传的1.8EFLOPS实际上是其低精度计算能力，而不是双精度浮点（FP64）计算能力。根据NV公布的A100 FP64峰值性能计算，为5760*9.7TFlops。 Tesla的双精度计算能力大约为50+P，在HPC TOP500排名中位于第五位之间。此前媒体解读的1000P（E级）性能并非本次排名中引用的FP64性能。例如，“橙子比苹果好”就是一个误解。必须指出的是，国内外正在研发的E级超级计算机均具有超过1000P的双精度浮点性能，而不是超过1000P的单精度和半精度。

日本超级计算机富岳仍是世界第一超级计算机

目前，全球超级计算排名都是以双精度浮点计算能力为依据。我们之所以如此重视双精度浮点性能，主要是因为FP16和FP32无法进行关系国计民生至关重要的科学计算。如果要运行当前的超级计算应用程序必须具备双精度浮点计算能力。在双精度浮点计算能力方面，日本富岳超级计算机目前排名全球第一，TOP500中第二至第六位分别是Summit、Sierra、Sunway TaihuLight、Selene、天河2A。可以说，在超级计算方面，我们基本上处于中、美、日三国竞争的状态，三个国家交替领先。日本富岳排名全球第一主要是因为机器比较新，发布于2020年。中国超级计算机排名第四、第六，主要是机器比较“老”，比如2016年发布的神威·太湖之光。全球都在致力于研发百亿亿次超级计算机，相信未来的超级计算版图仍将由几大超级计算国家主导。

结论

由于人工智能的兴起，世界各国出现了一批用于神经网络训练的机器。由于这些机器更注重半精度浮点运算和较低精度的整数计算，因此在宣传时往往会人为夸大其计算能力。尤其是在一些报道中，厂商和媒体喜欢使用FP16的算力。对现有超级计算机的FP64 计算能力进行基准测试。通过玩文字游戏获得所谓的业绩优势，或者以这种举报方式作为吸引眼球和流量的噱头。

就特斯拉的超级计算机Dojo而言，它确实是一台性能出色的机器。其机器学习应用的计算能力为1.8EFLOPS。 Fugaku虽然是一台双精度浮点性能达到500P的超级计算机，但在机器学习应用中的计算能力可以达到2EFLOPS，这个性能已经超越了特斯拉的Dojo。