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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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计算流体动力学广泛应用于航空航天、汽车工程、船舶设计等领域，与飞行器、汽车及船舶的外形设计都紧密相关。算力提升可以加快飞机、汽车的更新迭代并降低设计成本。然而，传统计算机越来越难以满足这些领域对计算规模、计算精度和计算速度的要求。
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