Das Unternehmen Tesla gab kürzlich Fortschritte bei der Entwicklung einer speziellen Supercomputerplattform Tesla Dojo bekannt, die auf Chips seiner eigenen Entwicklung basiert. Die Produktion des Supercomputers wird im Juli 2023 beginnen und es wird erwartet, dass Dojo im Jahr 2024 zu den fünf fortschrittlichsten Computersystemen der Welt gehören wird.
Die Schaffung eines eigenen Supercomputers ist für Tesla ein weiterer großer Schritt auf dem Gebiet der KI. Obwohl Beschleuniger NVIDIA Da der A100 und der H100 derzeit den KI-Bereich dominieren, könnten Teslas eigene Chips für KI-Lernen und -Schlussfolgerungen die Abhängigkeit des Unternehmens von traditionellen Herstellern solcher Halbleiterkomponenten erheblich verringern.
Der Startschuss für die Entwicklung des Dojo-Supercomputers, der für maschinelles KI-Lernen gedacht ist, wurde beim AI Day 2021 gegeben. Dojo basiert ausschließlich auf von Tesla entwickelten Chips und Infrastruktur und nutzt Videodaten einer großen Flotte von Tesla-Autos, um das Neuron zu trainieren Netzwerk. Die Bildverarbeitungsentwicklung von Tesla ist der Schlüssel zur autonomen Fahrtechnologie. Die Rechenleistung des künftigen Supercomputers wird auch für die Weiterentwicklung des humanoiden Roboterprojekts genutzt Tesla Optimus.
Die Architektur von Tesla Dojo verwendet „System-On-Wafer“ (System-On-Wafer), d. h. der Chip ist ein ganzer Siliziumwafer (Training Tile in der Tesla-Terminologie). Jede Platte enthält 25 D1-Beschleuniger und 40 I/O-Module. Auf der Platte sind auch Stromversorgungs- und Kühlsubsysteme untergebracht. Vertreter von Tesla behaupten, dass ein „System-on-a-Chip“ sechs Grafikprozessoreinheiten ersetzt und gleichzeitig weniger kostet.
Obwohl das Dojo-System seine endgültige Form möglicherweise erst im Jahr 2024 annimmt, ist Elon Musk mit der Arbeit seines KI-Teams zufrieden und sagt, dass Teslas Erfolge in der künstlichen Intelligenz, sowohl in der Software als auch in der Hardware, weit über das hinausgehen, was einige Experten überhaupt erkannt haben
Software ist der Schlüssel zum autonomen Fahren, und Tesla nutzt bereits einen großen Supercomputer mit Grafikprozessoren NVIDIA zur Verarbeitung von Daten des autonomen Fahrsystems FSD, einem der weltweit leistungsstärksten Supercomputer-Cluster.
Tim Zaman, Chefingenieur von Tesla, teilte der Öffentlichkeit mit, dass der Rechencluster von Tesla derzeit zu 99,7 % ausgelastet sei und 84 % der Maschinenzeit für Aufgaben mit hoher Priorität aufgewendet würden. Das Unternehmen benötigt dringend zusätzliche Rechenressourcen, und der Dojo-Supercomputer wird die Situation dramatisch verbessern können.
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Alle Mitbewerber müssen hinterherhinken.