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此外，如果再按照训练频次和模型的迭代速度算，数据就更为巨大，像特斯拉端到端如果每天迭代一个小版本，假设需要用5000万个视频片段训练20个频次，每天就要训练10亿个视频片段。如果算力不足，端到端智驾模型迭代的速度就会放慢，准确性也会受到影响。而端到端智驾系统除了训练，还需要推理来支持决策，这对算力来说是个巨大考验。所以，特斯拉购买英伟达H100高性能芯片用于训练的算力支持，自研的Dojo计算机做推理算力支持。
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最后，从社会角度来看，高阶智能驾驶技术在长途货车上的应用可能会对就业市场产生一定影响。长途货车司机是一个庞大的职业群体，智能驾驶技术的普及可能会导致部分司机失业或转岗。尽管技术进步通常会创造新的就业机会，但在过渡期内，如何妥善安置受影响的司机，是社会需要关注的问题。
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