虽然训练芯片是由台积电制造的，但在特斯拉电动汽车内运行人工智能推理的芯片被称为全自动驾驶（FSD）芯片。特斯拉的车辆型号极其有限，因为特斯拉有一个非常顽固的信念，即他们不需要汽车的巨大性能来实现完全自动驾驶。此外，特斯拉的成本限制比 Waymo 和 Cruise 严格得多，因为它们实际上出货量很大。与此同时，Alphabet Waymo 和 GM Cruise 正在使用全尺寸 GPU，在开发和早期测试期间，其汽车成本要高出 10 倍，并且正在寻求为自己的车辆制造更快（也更昂贵）的 SoC。
    特斯拉第二代芯片自 2023 年 2 月起在汽车中发货，该芯片的设计与第一代设计非常相似。第一代基于三星 14nm 工艺，围绕三个四核集群构建，总共 12 个 Arm Cortex-A72 核心，运行频率为 2.2 GHz。然而，在第二代设计中，该公司将 CPU 核心数量增加到五个集群，每集群 4 个核心 (20)，总共 20 个 Cortex-A72 核心。
    第二代FSD芯片重要的部分是三个NPU核心。三个内核各自使用 32 MiB SRAM 来存储模型权重和激活（activations）。每个周期，256 字节的激活数据和 128 字节的权重数据从 SRAM 读取到乘法累加单元 (MAC)。MAC 设计为网格，每个 NPU 核心具有 96x96 网格，每个时钟周期总共有 9,216 个 MAC 和 18,432 次操作。每个芯片有 3 个 NPU，运行频率为 2.2 GHz，总计算能力为每秒 121.651 万亿次操作 (TOPS)。
    第二代 FSD 拥有 256GB NVMe 存储和 16GB Micron GDDR6（14Gbps），位于 128 位内存总线上，提供 224GB/s 带宽。后者是值得注意的变化，因为带宽逐代增加了约 3.3 倍。FLOP 与带宽的增加表明 HW3 难以充分利用。每个 HW 4.0 有两个 FSD 芯片。
    HW4 板性能的提高是以额外的功耗为代价的。HW4板的空闲功耗大约是HW3的两倍。在高峰期，我们预计它也会更高。HW4的外部电压为 16 伏，电流为 10 安，即使用的功率为 160 瓦。
    尽管 HW4 的性能有所提高，但特斯拉希望 HW3 也能实现 FSD，可能是因为他们不想对购买 FSD 的现有 HW3 用户进行改造。
    信息娱乐系统采用 AMD GPU/APU。与具有独立子板的上一代相比，它现在也与 FSD 芯片位于同一块板上。
    HW4 平台支持 12 个摄像头，其中 1 个用于冗余目的，因此有 11 个摄像头正在使用。在旧的设置中，前置摄像头中心使用三个较低分辨率的 1.2 兆像素摄像头。新平台使用两个更高分辨率的 5 兆像素摄像头。
    特斯拉目前不使用激光雷达传感器或其他类型的非摄像头方法。过去，他们确实使用了雷达，但在一代中期被删除了。这大大降低了车辆的制造成本，特斯拉致力于优化车辆，该公司相信纯摄像头传感是自动驾驶车辆的一条可能途径。然而，他们还指出，如果有可行的雷达可用，他们会将其与摄像头系统集成。
    在HW4平台上，有一款自行设计的雷达，称为Phoenix。Phoenix 将雷达系统与摄像头系统相结合，旨在利用更多数据打造更安全的车辆。Phoenix 雷达使用76-77 GHz 频谱，峰值有效各向同性辐射功率 (EIPR) 为 4.16 瓦，平均 EIRP 为 177.4 mW。它是一种具有三种传感模式的非脉冲汽车雷达系统。雷达 PCB 包括用于传感器融合的 Xilinx Zynq XA7Z020 FPGA。