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　　　　然而，与模拟不断膨胀的宇宙相比，宇宙流体动力学模拟的计算成本要高得多，难度也更大。以往，科学家无法模拟像智利鲁宾天文台等大型望远镜观测到的、跨越数十亿年时间的宇宙区域的流体动力学情况。但在最新研究中，他们在“前沿”超级计算机上实现了这一点。

“在工厂采购之初，我们即选用了最为纯净的原料，然而，即便是这样的原料，其品质也远低于我们的预期。因此，我们相当于在这里自建了一座化工厂规模的纯化设备，每小时能够处理7吨液体原料。”在液闪厅里，曹俊向记者介绍这里的纯化系统。

　　　　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。