Tesla Dojo: Supercomputeren til selvkørende biler

Revolutionen inden for AI-understøttet køretøjsteknologi

Tesla er begyndt med Dojo en af de mest kraftfulde supercomputere i verden til effektivt at træne neurale netværk inden for autonom kørsel. Dojo har været i drift siden juli 2023 og kommer til at spille en central rolle i forbedringen af Tesla Fuld selvkørsel (FSD) spil. Målet er at gøre de enorme mængder data, der genereres af millioner af Tesla-køretøjer i realtid for at forbedre den kunstige intelligens i Teslas Autopilot markant.

Tesla Med Dojo forfølger virksomheden en ende-til-ende-optimering til maskinlæring og neurale netværk. Mens konventionelle supercomputere normalt er afhængige af tredjepartshardware som f.eks. Nvidia GPU'er har Tesla med den selvudviklede D1-chip en helt ny arkitektur, der er specielt designet til træning af dybe læringsalgoritmer er blevet optimeret. Dette kunne Tesla ikke kun give en massiv konkurrencefordel inden for autonom kørsel, men også bane vejen for helt nye anvendelser inden for AI-støttet mobilitet.

Tekniske specifikationer og arkitektur

  • Computerkraft: Allerede over 1 exaflopved udgangen af 2024 er 100 exaflops er planlagt.

  • D1-chip: Specielt udviklet Tesla-processor med 354 kerner pr. chip.

  • Hukommelse: 440 MB SRAM pr. chip, 11 GB SRAM pr. træningsflise.

  • Systemarkitektur:

    • TræningsfliseIndeholder 25 D1-brikker med i alt 8.850 kerner.

    • SystembakkeBestår af 6 træningsfliserresultater i 53.100 kerner.

    • KabinetIndeholder 2 systembakkerså 106.200 kerner.

    • ExaPODIndeholder 10 skabederfor over 1 million kerner med 3.000 D1-chips.

  • Software: Optimeret til PyTorchfor at maksimere hastigheden på træning af neurale netværk.

  • Effektivitet: Op til 10x højere båndbredde og 4x hurtigere behandling end konventionelle GPU-klynger.

Hvorfor er Dojo så revolutionerende?

Tesla går med Dojo langt ud over klassiske supercomputere. Mens traditionelle AI-systemer er baseret på GPU'er eller TPU'er, tilbyder Dojo en helt ny måde at regne på. ny, specialiseret arkitekturder er direkte skræddersyet til kravene til selvkørende biler. De vigtigste innovationer:

1. Optimeret datahåndtering til neurale netværk

Dojo kan petabytes af rigtige kørselsdata med rekordfart. De enorme mængder af kameraoptagelser, radar- og sensordataindsamlet af millioner af Teslaer kan således udnyttes effektivt til at selvlærende algoritmer til at forbedre selvlærende algoritmer. Dette kan Tesla teste og optimere nye FSD-funktioner hurtigere.

2. Uafhængighed af Nvidia og eksterne leverandører

Indtil nu har Tesla hovedsageligt brugt til AI-træning Nvidia A100 og H100 GPU'er. Reduceret med Dojo Tesla denne afhængighed drastisk og kunne endda udvikle sin egen AI-services i skyen for andre virksomheder - på samme måde som Amazon med AWS.

3. Skalerbarhed til fremtidige applikationer

Dojo kan teoretisk skaleres til flere exaflops hvilket er en enorm mængde computerkraft for autonome køretøjsflåder, robotaxier og Optimus-robotter. robotter. Tesla har planer om at bruge Dojo til en lang række AI-applikationer på lang sigt - ikke kun til biler, men også til robotter og andre autonome systemer.

Sammenligning med andre supercomputere

Ved udgangen af 2024 kan Dojo være en af de mest kraftfulde supercomputere i verden ved udgangen af 2024. Til sammenligning:

Supercomputer Computerkraft
Tesla Dojo (planlagt til 2024) 100 exaflops
Fugaku (Japan) 2 exaflops
Frontier (USA) 1,1 exaflops
Nvidia AI-klynge 1,8 exaflops

Tesla har til formål at etablere Dojo som verdens førende AI-træningsplatform til selvkørende biler.

Markedspotentiale og økonomisk indvirkning

Ifølge Morgan Stanley kan Dojo være den Tesla-aktiekurs med 60 procent og en værdi på 500 milliarder dollars for virksomheden. Dojo kunne være Teslas indgang til 10 billioner dollars store marked for AI-drevet mobilitet marked, især gennem:

  • Robotaxier og autonome flåderHurtigere udvikling og udrulning af selvkørende køretøjer.

  • AI-services i skyenMulighed for at tjene penge ved at levere computerkraft til andre virksomheder.

  • Optimering af Optimus (Tesla-robot)Optimering af bevægelsessekvenser og beslutningstagning for humanoide robotter.

Udfordringer og fremtidsperspektiver

På trods af det enorme potentiale er der også udfordringer, som Tesla skal overvindes:

  • Varme og strømforbrug: Selv i tidlige tests krævede Dojo 2,3 megawatt strømhvilket lammede et lokalt kraftværk. Tesla skal optimere køling og energieffektivitet.

  • Integration af software: Træning af neurale netværk med en ny arkitektur kræver skræddersyet algoritmer og softwareløsninger..

  • Konkurrence fra Nvidia: På trods af Dojo Tesla er Dojo stadig afhængig af Nvidias GPU'er til nogle opgaver. Det er endnu uvist, om Dojo helt vil erstatte Nvidia eller blot supplere det.

  • Skalerbarhed og infrastruktur: Tesla Nødvendig Gigantiske datacentretil at implementere Dojo globalt. Udvidelsen kan tage flere år.

Konklusion: Dojo - Teslas hemmelige AI-våben?

Sporet med Dojo Tesla a ambitiøst langsigtet projektder i høj grad kan fremskynde udviklingen af selvkørende køretøjer. Om det vil vise sig at være game changer vil afhænge af, hvor hurtigt Tesla teknologien skaleres og bringes i masseproduktion. Men én ting er sikker: Ingen andre bilfirmaer er i øjeblikket i gang med at udvikle et tilsvarende avanceret AI-træningssystem..

Nøgleord: Tesla, Tesla Model Y, Tesla Model 3, Tesla Tilbehør, Tesla Shop, Shop4Tesla, Tesla nyheder, Tesla Dojo, Tesla Supercomputer, AI til autonom kørsel, fuld selvkørsel, Tesla D1-chip, Tesla Dojo-arkitektur, Tesla AI-træning