Tesla ha revelado su última versión de su supercomputadora Dojo y parece tan poderosa que tropezó con la red eléctrica en Palo Alto.
Dojo es la plataforma de supercomputadora personalizada de Tesla creada desde cero para el aprendizaje automático con inteligencia artificial y, más específicamente, para el entrenamiento en video utilizando datos de video provenientes de su flota de vehículos.
El fabricante de automóviles ya lo tiene. Gran supercomputadora basada en NVIDIA GPU Este es uno de los dispositivos más poderosos del mundo, pero la nueva computadora Dojo hecha a la medida usa chips y toda una infraestructura diseñada por Tesla.
Se espera que la supercomputadora personalizada aproveche la capacidad de Tesla para entrenar redes neuronales utilizando datos de video, lo cual es fundamental para la tecnología de visión por computadora que sustenta los esfuerzos de conducción autónoma.
El año pasado, en Día de la Inteligencia Artificial en Teslareveló la compañía supercomputadora dojoPero la compañía todavía estaba aumentando sus esfuerzos en ese momento. Solo tenía el primer tobogán y los mosaicos de práctica, y todavía estaba trabajando en la construcción de un gabinete y un set de Dojo completos, o «Exapod».
Tesla ahora ha revelado el progreso que ha logrado con su software Dojo durante el año pasado durante el AI Day 2022 de anoche.
La empresa confirmó que podía pasar de un tobogán y mosaico a una caja de sistema y un gabinete completo.
Tesla afirma que puede reemplazar 6 cajas de GPU con un solo mosaico Dojo, que según la compañía cuesta menos que una sola caja de GPU. Hay 6 piezas de estos cuadrados en cada bandeja.
Tesla dice que un cajón equivale a «3 o 4 estantes de una supercomputadora completamente cargada».
La empresa está integrando la interfaz del host directamente en la bandeja del sistema para crear un gran conjunto de host completo:
Tesla puede colocar dos de estas bandejas de sistema con un grupo host en un gabinete Dojo.
Así es como se ve un casillero Dojo cerrado y abierto:
Ahí es más o menos donde se encuentra Tesla en este momento, ya que el fabricante de automóviles todavía está desarrollando y probando la infraestructura necesaria para armar algunos tanques para crear el primer «Dojo Exapod».
Bill Chang, ingeniero principal de sistemas de Tesla para Dojo, dijo durante
«Sabíamos que teníamos que volver a examinar todos los aspectos de la infraestructura de nuestro centro de datos para respaldar nuestra densidad de energía y enfriamiento sin precedentes».
Tuvieron que desarrollar su propio sistema de energía y enfriamiento de alta potencia para alimentar los tanques Dojo.
Zhang dijo que Tesla interrumpió su subestación de la red eléctrica local cuando probó la infraestructura a principios de este año:
«A principios de este año, comenzamos a probar nuestras cargas para la infraestructura de energía y enfriamiento y pudimos llevarlas a más de 2MW antes de detenernos en nuestra subestación y recibir una llamada de la ciudad».
Así es como se ve el Tesla Dojo Exapod abierto y cerrado:
Tesla ha publicado las especificaciones principales para el Dojo Exapod: 1.1 EFLOP, 1.3 TB SRAM y 13 TB DRAM de alto ancho de banda.
La compañía ha utilizado el evento para tratar de reclutar más talento, pero también está programado para obtener su primer set completo, o Exapod, en el primer trimestre de 2023.
Actualmente está planeando adquirir 7 Dojo Exapods en Palo Alto.
¿Por qué Tesla necesita una supercomputadora Dojo?
Es una pregunta justa. ¿Por qué un fabricante de automóviles está desarrollando la supercomputadora más poderosa del mundo? Bueno, Tesla le dirá que no es solo un fabricante de automóviles, sino una empresa de tecnología que desarrolla productos para acelerar la transición hacia una economía sostenible.
Musk dijo que tiene sentido ofrecer Dojo como un favor, tal vez para contrarrestar a su amigo Jeff Bezos. AmazonAWS Lo describió como «un servicio en línea que puede usar donde puede entrenar a sus modelos más rápido y por menos dinero».
Pero más específicamente, Tesla necesita que Dojo clasifique automáticamente los videos de trenes de su flota y entrene sus redes neuronales para construir su propio sistema de conducción autónoma.
Tesla se dio cuenta de que su enfoque para desarrollar un sistema de conducción autónomo que utiliza redes neuronales para capacitarse en los millones de videos provenientes de su flota de clientes requería mucha potencia informática. Y decidió desarrollar su propia supercomputadora para entregar ese poder.
Ese es el objetivo a corto plazo, pero Tesla tendrá un gran beneficio para la supercomputadora en el futuro, ya que tiene grandes ambiciones de desarrollar otros programas de inteligencia artificial.
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