特斯拉 (Tesla) 人工智慧部门资深总监 Andrej Karpathy 于CVPR 2021 大会中，说道自家用于训练自动辅助驾驶与自动驾驶功能的深度神经网路超级电脑，採用 NVIDIA A100 GPU。
而这台超级电脑丛集有着 720 个节点，每个节点搭载 8 颗 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU，总共有着 5,760 个，以及 1.8 exaflops 的运算效能、10PB "hot tier" NVMe 储存设备达到 1.6TBps 的速度，并有着 640Tbps 的总切换能力。
特斯拉在其开发週期的核心，为汽车产业提供前所未有的运算水準，让自动驾驶车的工程师们能够以最先进的技术，高效率地完成倾注毕生心血的工作。
特斯拉的开发週期始于汽车。以「影子模式 (shadow mode)」运行的深度神经网路，在不实际控制车辆的情况下，会在汽车的行驶过程中悄悄进行感知并做出预测。
此时这些预测内容与错误或误判的情况会被记录下来，接着，特斯拉的工程师使用这些执行个体，建立一个複杂且多元场景的训练资料集，让深度神经网路 (DNN) 更加完善。
特斯拉收集了约一百万个以 36 FPS 录製的十秒钟画面，累计出高达 1.5PB 的资料量。接着，深度神经网路在资料中心反覆执行这些场景，直到未出现任何错误。最后，再将训练完的深度学习神经网路送回车辆，并再次展开这个过程。
除了全面且完整的训练外，特斯拉的超级电脑亦提供自动驾驶车的工程师们，拥有在开发过程中进行实验和反覆运算所需的效能。
接着，这些深度神经网路能以较过去快速反覆运算的速度还要更快的方式，运行训练资料集。
