電子發燒友網報道（文/李彎彎）前不久，毫末智行與火山引擎共同發布了中國自動駕駛行業最大的智算中心——毫末“雪湖·綠洲”（MANA OASIS）。據毫末智行CEO顧維灝介紹，MANA OASIS的算力高達67億億次/秒，存儲帶寬可達2T/秒，通信帶寬達到800G/秒，可以為自動駕駛技術的持續迭代提供充足動力。

不僅僅是自動駕駛車自身算力，智算中心也成為車企和自動駕駛公司競爭的焦點。眾所周知，自動駕駛行業的領軍企業特斯拉在幾年前就已經建立自己的智算中心，并且還自研芯片以提升效率。國內除了毫末智行，小鵬汽車在今年8月也宣布已經建成自動駕駛智算中心。

多方面優化，MANA OASIS訓練效率提升100倍

結合自動駕駛近十年的發展歷史，毫末智行認為，可以將近十年的自動駕駛技術發展分成三個階段：最早的硬件驅動方式，可以稱為自動駕駛的1.0時代；最近幾年的軟件驅動方式，可稱之為自動駕駛的2.0時代；即將發生，并將持續發展的數據驅動方式，是自動駕駛的3.0時代。數據驅動也是自動駕駛發展公認的方向，而它對智算中心的要求很高。

因此毫末和火山引擎共同定制了一個屬于自動駕駛的智算中心。具體來看，在系統架構方面，如下圖，左邊是高性能存儲，基于高性能并行文件系統VePFS，可以提供高達2T/s的讀取速度，并且支持百億級小文件高速讀寫。右邊是計算平臺，提供了充沛的算力，每臺服務器配置8個GPU卡，通過600G/s的雙向NVSwitch高速互聯，進行通信。服務器之間通過4張200G帶寬的RDMA網絡互聯，提供高達800G/s的網絡帶寬。

在數據管理上，為了充分發揮智算中心的價值，讓GPU持續飽和運行，毫末經過2年多研發，建立了全套面向大規模AI訓練的毫末文件系統。在采集端，把數據按照訓練的要求，以4D Clip為單位組織文件形態；在傳輸端，基于毫末場景庫，對數據進行場景化分析，打上各類Tag，方便模型基于Tag從不同維度對數據進行采樣、分布統計、語料提取；在訓練端，基于分級存儲理念，把對象存儲、高性能、顯存充分整合，實現高容量與高性能并存。

最終實現了百P數據篩選速度提升10倍、百億小文件隨機讀寫延遲小于500us。在毫末文件系統的加持下，消除數據瓶頸，GPU利用率從60%提升到接近80%。

在MANA OASIS的訓練加速上也做了大量優化。大家都知道，transformer大模型的訓練成本非常高，訓練一個大模型有時成本高達幾千萬。毫末在此方向深入研究，借鑒了學術界最新的研究成果，基于Sparse MoE，可以根據計算特點，進行稀疏激活，提高計算效率，實現單機8卡就能訓練百億參數大模型的效果。

毫末智算中心也實現了跨機共享expert的方法，完成千億參數規模大模型的訓練，而且訓練成本降低到百卡周級別。在此基礎上，毫末基于自己的業務特點，設計并實現了業界領先的多任務并行訓練系統，能同時處理圖片、點云、結構化文本等多種模態的信息，既保證了模型的稀疏性，又提升了計算效率。結合多方面的優化，毫末智算中心的訓練效率提升了100倍。

為何小鵬、特斯拉等車企要建立自己的智算中心

除了毫末智行，小鵬汽車、特斯拉等車企也已建設自己的智算中心。今年8月，小鵬汽車宣布在烏蘭察布建成當時中國最大的自動駕駛智算中心“扶搖”，用于自動駕駛模型訓練。“扶搖”基于阿里云智能計算平臺，算力可達600PFLOPS（每秒浮點運算60億億次），將小鵬自動駕駛核心模型的訓練速度提升了近170倍。

通過與阿里云合作，“扶搖”以更低成本實現了更強算力。具體來看，對GPU資源進行細粒度切分、調度，將GPU資源虛擬化利用率提高3倍，支持更多人同時在線開發，效率提升十倍以上。在通訊層面，端對端通信延遲降低80%至2微秒。

整體計算效率上，實現了算力的線性擴展。存儲吞吐比業界20GB/s的普遍水準提升了40倍，數據傳輸能力相當于從送快遞的微型面包車，換成了20多米長的40噸集裝箱重卡。此外，阿里云機器學習平臺PAI提供了模型訓練部署、推理優化等AI工程化工具，比開源框架訓練性能提升30%以上。

“扶搖”支持小鵬自動駕駛核心模型的訓練時長從7天，縮短至1小時內，大幅提速近170倍。據介紹，“扶搖”正用于小鵬城市NGP輔助駕駛系統的算法模型訓練。和高速道路相比，城市路段的交通狀況更為復雜，自動駕駛特殊場景的數據集規模增加了上百倍。

早幾年前，特斯拉就已經建立了自己的AI計算中心——Dojo，總計使用了1.4萬個英偉達的GPU來訓練AI模型。為了進一步提升效率，特斯拉在2021年發布了自研的AI加速芯片D1，25個D1封裝在一起組成一個訓練模塊（Training tile），然后再將訓練模塊組成一個機柜（Dojo ExaPOD）。在今年10月的AI Day上，特斯拉展示了自有AI計算中心的最新進展，用自研的D1芯片打造的計算設備能夠提升30%的模型訓練效率。

可以看到，車企和自動駕駛公司自建智算中心，能夠在性能上進行多方面的優化，提升效率。此外在成本上也會更有利，何小鵬此前談到，對于智能汽車公司來說，算力成本將會從今天的億元級別上升到將來的十億元級別。因此，如果持續使用公有云服務，邊際成本將會不斷上漲。如果自行組建智算中心，一次性投資約在數千萬到1億元以內，長期來看性價比更高。