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特斯拉的自动驾驶仪是AI在现实世界中最雄心勃勃的应用之一，需要巨大的计算能力和有效的硬件集成。本文分析了特斯拉对自定义AI芯片和GPU的使用来处理实时驾驶数据并改善其自动驾驶系统的性能。本文探讨了特斯拉在平衡硬件成本，数据中心维护和扩展AI模型以实时决策方面面临的挑战。本文讨论了从早期失败中学到的经验教训，包括系统局限性和安全问题，特斯拉如何迭代地改善其硬件软件集成以提高自动驾驶技术，从而提高了21.7倍的绩效 /瓦比和处理超过15亿英里的现实驾驶驾驶数据。
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