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爱的被告

8行代码搞定的事拖了近两年！AMD EPYC Zen 5服务器终获单CCD温度监控_我的网站

妖兽都市

一 | 8月24日消息，AMD EPYC 9005系列（Zen 5 Turin）服务器处理器发布近两年后，Linux内核终于为其添加了逐个CCD温度监控功能。贾浩楠发自副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto ChatGPT能记住你的聊天历史，知道你的表达习惯，甚至可以根据过去的交流调整回答方式。现在，这种“记忆能力”开始进入物理世界。

二 | 开发者Gabriel Ford于8月12日提交了仅8行代码的补丁，让EPYC 9555P等处理器能够在Linux下精确读取每个CCD的独立温度。 CCD是计算核心裸片，一颗EPYC处理器可能包含8到16个CCD。马斯克一条推文，透露了Tesla FSD正在发生的新变化： FSD开始拥有“千人千面”的能力。

三 | 逐个监控每个CCD的温度，对于数据中心运维至关重要，运维人员可以精准定位热源，优化散热策略，避免单个CCD过热影响整体性能。 需要指出的，AMD锐龙台式机处理器早已支持该功能，EPYC Zen 5服务器却迟迟未能实现。问题的根源在于EPYC 9005系列的最大CCD数量远超桌面产品，型号范围不同，CCD偏移量设置错误，导致k10temp驱动无法正确读取所有CCD的温度寄存器。桌面版Zen 5锐龙最高支持8个CCD，而EPYC Turin最高可达16个CCD，代码中的检测逻辑无法覆盖服务器端的全貌。代码审查过程中，开发者提交的初步补丁增加了CCD支持，但AI机器人Sashiko在审查时发现，k10temp_read_temp()函数中的逻辑仍然无法显示额外四个Die的温度。从停车偏好，到驾驶干预，再到长期驾驶习惯，FSD正在尝试记住每一个人的不同。从“一个AI服务所有用户”，走向“每个人都有自己的AI”。

四 | 马斯克确认：FSD开始拥有“长期记忆” 事情起源于马斯克最近两次公开回复。

五 | Sashiko指出了这一漏洞后，开发者据此修改并重新提交了补丁。

六 | 6月的一次，是关于停车习惯。除了EPYC Turin的补丁，Linux 7.3的硬件监控子系统还迎来了多款华硕主板的传感器支持，包括ProArt Z690-CREATOR WIFI、ROG STRIX X870E-E GAMING WIFI7 R2及ROG Maximus Z790 Hero等型号。有用户提出，希望FSD能够记住自己在固定地点的停车方式，比如回家停哪里、去公司停哪里。马斯克回应： FSD很快会记住用户的停车偏好。目前该补丁已进入Linux 7.3合并窗口，预计将在下一个内核版本中正式合入主代码库。最近的这一次，更加关键。

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。有用户反馈，FSD在一些驾驶决策上不符合自己的习惯，比如车道选择、变道时机等。

七 | 马斯克表示，未来车辆会记住用户具体的接管行为，并逐渐匹配每个人的驾驶偏好。两次回复本质上是同一件事： FSD开始从一次性的驾驶任务，走向长期理解驾驶员。过去，自动驾驶面对的是一个抽象用户。

八 | 无论谁坐进车里，背后的模型都是同一个。它知道：这里是什么道路，前方有什么车辆，应该如何规划路线。但它不知道：你喜欢提前变道，还是宁愿多等几秒；你喜欢跟车近一点，还是更关注舒适；你回家时习惯停在哪里。这些属于人的驾驶习惯，一直没有进入自动驾驶系统。

九 | 而现在，Tesla让这些信息成为AI决策的一部分。和之前我们谈论FSD不同的是，“长期记忆”不是让FSD重新学习“怎么开车”，这件事已经由基础模型完成。它学习的是：在安全范围内，你希望它如何开。这也是Tesla第一次公开走向Personalized FSD：从“一个模型服务所有司机”，走向“基础模型+个人驾驶偏好”。为什么是现在？ “千人千面”“越开越懂你”，智能汽车行业其实喊了很多年。但真正落地很难，用户体验完全依赖车企OTA的“自觉性”和能力高低，系统更新后体验下降的事也不罕见。因为截至目前，绝大多数自动驾驶玩家竞争，还停留在模型、数据层面，本质上都是在解决：如何让AI成为一个更好的司机。而特斯拉在V14完成端到端重构之后，开始率先探索另一个问题：如何让AI成为你的专属司机。这背后，对应的是近几年自动驾驶领域兴起的几个研究方向： Driver Modeling、Preference Learning以及Human-in-the-loop Learning。最早出现的是Driver Modeling，也就是“驾驶员建模”。简单来说，就是给每个驾驶员建立一个数字画像，比如：有人开车更激进，喜欢更短跟车距离，喜欢更快完成变道；有人更保守，倾向提前减速，更少主动超车。

十 | 传统自动驾驶系统会把这些差异忽略，默认存在一个“平均驾驶员”。而Driver Modeling希望解决的问题是：AI应该知道，坐在驾驶位上的到底是哪一种司机。

十一 | 技术上，这类方案通常会从历史驾驶数据中提取特征，比如方向盘操作、油门刹车变化、车速变化、变道频率、跟车距离。然后通过一个额外的模型，生成驾驶员特征向量（Driver Embedding）。这个向量不会改变基础驾驶能力，而是作为规划系统的输入，影响后续决策。但Driver Modeling仍然存在一个问题：它更多是在判断“你是什么类型的人”，而不是理解：“你具体喜欢什么”。于是近几年出现了Preference Learning，也就是偏好学习，它关注的不再是这个司机属于激进型还是保守型，而是这个司机在具体场景下更喜欢哪个选择。例如同样遇到慢车，方案A是提前变道，提高效率；方案B是保持车道，更加舒适。 AI通过长期观察用户选择，逐渐学习这个特定用户更倾向哪一种。这与大模型的Preference Learning逻辑非常类似，模型能力是基础，用户反馈决定个性。而Tesla这次提到的Intervention，其实更接近这一方向。当然还有第三个方向，是Human-in-the-loop，它解决的问题是如何让人在自动驾驶学习过程中持续参与。传统机器学习通常依赖大量标注数据。

十二 | 但自动驾驶里，真正有价值的数据，往往不是正常驾驶，而是：AI不知道该怎么办的时候。特斯拉过去大量收集车队数据，本质上就是利用全球车辆作为数据采集网络。而未来，如果把这些反馈进一步和个人账号绑定，那么数据价值会发生变化：它不只是帮助Tesla优化一个统一模型，还可以帮助车辆理解某一个用户。 Tesla目前没有公开FSD个性化功能的具体架构，但结合FSD V12之后的端到端路线，可以做一个合理推测：单独训练一个“每人一个模型”的可能性最低。原因很简单，如果每个用户都有独立模型，那么会导致训练成本巨大，更新困难，也会破坏Tesla统一模型的优势。更符合FSD现有体系的方案，可能是：基础端到端模型 + 用户偏好记忆层。

十三 | 也就是底层模型负责视觉理解、道路判断、安全驾驶、通用规划。上层增加一个轻量化的User Preference Layer，记录停车习惯、驾驶节奏、路线偏好、历史接管行为。基础模型负责“能不能这么开”，偏好模型负责“你是不是喜欢这么开”。这其实和今天大模型的发展路径高度类似：GPT不会因为每个人重新训练一次。而是通过Memory、User Profile等机制实现个性化。不过，真正的难点也在这里：个性化不能突破安全边界。AI要明白不能学习你喜欢超速、喜欢危险变道等等行为。这也是特斯拉此次探索最值得关注的地方：它不是让AI变成另一个你，而是“在安全约束内，越来越像用户”。

十四 | AI汽车进入“千人千面”时代说过去几年，自动驾驶竞争的核心是：谁的数据更多，谁的模型更强，谁的能力更接近人类驾驶员。但特斯拉的Personalized FSD一出，下一阶段，竞争可能会发生变化。今天，大多数智能汽车仍然依靠统一策略服务所有人。但未来，AI司机可能会越来越像真人司机，不是因为它拥有情绪，而是因为它了解你的习惯。这意味着，User Model可能成为自动驾驶新的能力层。马斯克一石二鸟，解决了两个问题，首先是再次给智能汽车新卖点指出方向，而且是避免高度同质化、低效内卷的路径。在车位到车位自动驾驶逐渐普及之后，量产车上的AI司机如何建立差异，会成为新的问题。所有车辆都能完成基础导航和智能驾驶，那么下一步比拼的就是：谁更懂你、谁更符合你的驾驶习惯、谁更像一个长期陪伴你的司机。当然，对技术能力的要求更高了。尤其是对于“one for all”的自动驾驶供应商来说，可能很难腾出资源去开发这样的功能，而即使他们愿意开放权限给车企在基础模型上自由开发，有代码级AI能力的OEM却寥寥无几。所以，利好全栈自研玩家！其次，之前有一句话把老马问道语塞：特斯拉造车卖车的模式，跟自动驾驶追求的目标，是不是本质上矛盾？完全自动驾驶普及后，好像的确没有再买私家车的必要。所以，Personalized FSD也给马斯克解了一个燃眉之急——Robotaxi落地如火如荼，但私家车，以及把AI司机搭载在私家车上依然有价值、有必要。毕竟Robotaxi用一个AI服务所有用户就是最优解，不可能给出千人千面的高级定制体验。 Personalized FSD路径，其实与生成式AI的发展非常相似。 ChatGPT通过Memory变得更加个性化，AI Agent通过长期记忆完成复杂任务。未来，汽车作为连接物理世界的重要入口，也可能拥有自己的长期记忆，当然，这并不意味着自动驾驶已经进入成熟阶段。 Tesla的具体实现方式、安全约束机制，以及个性化能力的边界，都还有待进一步验证。但至少，一个趋势已经出现。

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Published on:18:08:22

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