Tesla ha un supercomputer
Tesla svela il suo nuovo supercomputer (5 ° più potente al mondo) per addestrare AI a guida autonoma
Senior Director di Tesla Hardware di AutoPilot, Ganesh Venkataramanan, è il capo del progetto ed è stato il punto di persona per la presentazione.
Riepilogo:
Tesla ha svelato il suo nuovo supercomputer, che è già il quinto più potente al mondo. Viene utilizzato per addestrare le reti neurali che alimentano l’autopilota di Tesla e l’imminente AI a guida autonoma. La società si impegna a fare affidamento sulla sola visione artificiale per insegnare alle sue auto come guidare, il che è un allontanamento da sistemi concorrenti che utilizzano il radar. Il supercomputer può elaborare i dati video in diretta dalle telecamere della flotta per comprendere meglio l’ambiente circostante dei veicoli. Il CEO di Tesla, Elon Musk, ha preso in giro il prossimo progetto DOJO dell’azienda, un supercomputer capace di un quintilioni di operazioni a punta mobile al secondo. Il nuovo supercomputer di Tesla è un passo incrementale verso il raggiungimento di questo obiettivo.
Punti chiave:
- Tesla ha svelato il suo nuovo supercomputer, che è già il quinto più potente al mondo.
- Il supercomputer viene utilizzato per formare l’autopilota di Tesla e l’IA a guida autonoma.
- Tesla è impegnata a fare affidamento sulla sola visione artificiale per la sua tecnologia a guida autonoma.
- Il supercomputer può elaborare i dati video in diretta dalle telecamere della flotta.
- L’obiettivo è comprendere meglio l’ambiente circostante dei veicoli.
- Elon Musk ha preso in giro il prossimo progetto Dojo di Tesla, un potente supercomputer.
- Il nuovo supercomputer di Tesla è un passo incrementale verso il raggiungimento del progetto Dojo.
- Il nuovo supercomputer è progettato per consentire a Teslas di ottenere livelli di autonomia senza precedenti.
- Il direttore senior di Tesla dell’IA, Andrej Karpathy, ha messo in evidenza l’importanza della visione artificiale per il pilota automatico.
- La visione artificiale è cruciale per padroneggiare i dati dalla flotta e addestrare le reti neurali.
Domande:
- Quanto è potente il nuovo supercomputer di Tesla?
- Qual è lo scopo del supercomputer?
- In che modo Tesla ha in programma di insegnare alle sue auto come guidare?
- Che tipo di dati fa il processo del supercomputer?
- Qual è la visione di Elon Musk per la tecnologia a guida autonoma di Tesla?
- Qual è il progetto Dojo?
- Quando dovrebbe essere pronto il progetto Dojo?
- In che modo Tesla usa la visione del computer per il pilota automatico?
- Cosa dice il direttore senior di Tesla di AI sulla classifica del supercomputer?
- Qual è l’obiettivo finale degli sforzi di supercomputer di Tesla?
Il nuovo supercomputer di Tesla è già il quinto più potente al mondo.
Il supercomputer viene utilizzato per addestrare l’autopilota di Tesla e l’imminente AI a guida autonoma.
Tesla si impegna a fare affidamento solo sulla visione artificiale, a differenza dei sistemi concorrenti che usano anche il radar.
Il supercomputer elabora i dati video in diretta dalle telecamere della flotta.
Elon Musk vuole andare solo alla visione e non fare più affidamento sui dati radar per la tecnologia a guida autonoma di Tesla.
Il progetto Dojo è il prossimo supercomputer di Tesla in grado di un quintillion operazioni a punta mobile al secondo.
Musk ha suggerito che il progetto Dojo dovrebbe essere pronto entro la fine di quest’anno.
Tesla utilizza la visione artificiale per padroneggiare i dati della flotta, addestrare reti neurali e sperimentare la guida autonoma.
Secondo Andrej Karpathy, in termini di flop, il supercomputer si classificherebbe intorno al quinto nel mondo.
Tesla mira a raggiungere livelli di autonomia senza precedenti per i suoi veicoli sulla strada.
Risposte dettagliate:
- Quanto è potente il nuovo supercomputer di Tesla?
- Qual è lo scopo del supercomputer?
- In che modo Tesla ha in programma di insegnare alle sue auto come guidare?
- Che tipo di dati fa il processo del supercomputer?
- Qual è la visione di Elon Musk per la tecnologia a guida autonoma di Tesla?
- Qual è il progetto Dojo?
- Quando dovrebbe essere pronto il progetto Dojo?
- In che modo Tesla usa la visione del computer per il pilota automatico?
- Cosa dice il direttore senior di Tesla di AI sulla classifica del supercomputer?
- Qual è l’obiettivo finale degli sforzi di supercomputer di Tesla?
Il nuovo supercomputer di Tesla è affermato che sia il quinto più potente al mondo, sebbene non siano ancora stati condotti test ufficiali di classificazione.
Lo scopo del supercomputer è formare la funzione di autopilota di Tesla e i suoi prossimi sistemi di intelligenza artificiale a guida autonoma. Fornisce la potenza di calcolo necessaria per elaborare l’enorme quantità di dati raccolti dalla flotta.
Tesla prevede di insegnare alle sue auto come guidare da solo per la visione del computer. A differenza di altri sistemi che si basano sui dati radar, Tesla ritiene che la visione artificiale sia la chiave per consentire il suo autopilota e raggiungere alti livelli di autonomia.
Il supercomputer elabora i feed video in diretta dalle otto telecamere montate sui veicoli Tesla. Usa questi feed per comprendere meglio l’ambiente fisico dei veicoli e migliorare le loro capacità di guida.
Elon Musk prevede un futuro in cui la tecnologia a guida autonoma di Tesla si basa esclusivamente sulla visione artificiale e non richiede più dati radar. Crede che la visione artificiale fornisca una maggiore precisione ed è quindi un approccio migliore alla guida autonoma.
Il progetto Dojo è il prossimo supercomputer di Tesla che mira a essere uno dei computer più potenti al mondo. Si prevede che sia in grado di eseguire un quintillion operazioni a punto mobile al secondo (un exaflop). Il progetto Dojo è una parte significativa degli sforzi di Tesla per migliorare la sua tecnologia a guida autonoma.
Elon Musk ha suggerito che il progetto Dojo dovrebbe essere pronto entro la fine di quest’anno. Tuttavia, i dettagli specifici sul suo completamento e distribuzione sono attualmente non divulgati.
Tesla utilizza la visione per computer come base per la sua tecnologia automatica. Si basa sui dati raccolti dalla sua flotta per formare enormi reti neurali e sperimentare varie tecniche di guida autonome. Computer Vision consente a Tesla di analizzare e comprendere l’ambiente circostante, migliorando l’efficacia del pilota automatico.
Secondo Andrej Karpathy, senior director di AI di Tesla, il supercomputer probabilmente si posizionerebbe intorno al quinto posto nel mondo in base al suo numero totale di flop (operazioni a punta mobile al secondo). Tuttavia, non sono stati condotti test ufficiali di classificazione per confermare questo posizionamento.
L’obiettivo finale degli sforzi di supercomputer di Tesla è consentire ai suoi veicoli di raggiungere livelli di autonomia senza precedenti sulla strada. Migliorando continuamente il loro processo di formazione e aumentando la potenza di calcolo disponibile, Tesla mira a migliorare le capacità e la sicurezza della sua tecnologia a guida autonoma.
Tesla svela il suo nuovo supercomputer (5 ° più potente al mondo) per addestrare AI a guida autonoma
Senior Director di Tesla Hardware di AutoPilot, Ganesh Venkataramanan, è il capo del progetto ed è stato il punto di persona per la presentazione.
Tesla ha costruito uno dei supercomputer più potenti del mondo per addestrare il suo sistema a guida autonoma
“Per noi, la visione artificiale è il pane e il burro di ciò che facciamo e ciò che consente il pilota automatico.”
“Per noi, la visione artificiale è il pane e il burro di ciò che facciamo e ciò che consente il pilota automatico.”
Supercomputer Tesla
Tesla ha appena mostrato il suo nuovo enorme supercomputer – e secondo le cifre è stato rilasciato, Eleclek Rapporti, potrebbe essere la quinta unità più potente al mondo.
La casa automobilistica afferma che sta utilizzando la sua potenza di elaborazione appena guadagnata per addestrare la funzione di pilota automatico dei suoi veicoli, nonché sistemi di intelligenza artificiale a guida autonoma.
È un passo incrementale verso la realizzazione del supercomputer pianificato di Tesla, soprannominato “Dojo”, un sistema di prossima generazione che potrebbe consentire a Teslas di ottenere livelli di autonomia senza precedenti sulla strada.
Visione computerizzata
I meccanici del sistema sono anche una testimonianza dell’impegno di Tesla a fare affidamento sulla sola visione per insegnare alle sue auto come guidare se stessi – una notevole partenza da sistemi concorrenti che impiegano anche il radar.
“Per noi, la visione artificiale è il pane e il burro di ciò che facciamo e ciò che consente il pilota automatico”, ha detto Karpahty durante un annuncio alla conferenza del 2021 sulla visione artificiale e il riconoscimento dei pattern lunedì, come citato da Eleclek. “E per questo funzionare davvero bene, dobbiamo padroneggiare i dati della flotta e formare enormi reti neurali e sperimentare molto.”
“Se prendi il numero totale di flop, si posizionerebbe davvero da qualche parte intorno al quinto posto”, ha detto il direttore senior di Tesla di AI Andrej Karpathy Engadget.
Fare rango
In particolare, il team deve ancora eseguire test per vedere dove atterra ufficialmente sulla classifica del supercompleting Top500.
I dati che vengono alimentati al computer sono feed video in diretta dalle otto telecamere montate su veicoli Tesla. Il supercomputer può quindi elaborare i dati, il che consentirà idealmente ai veicoli di comprendere meglio il loro ambiente fisico.
La notizia arriva dopo che Musk ha ribadito il suo desiderio di andare solo alla visione e non si basa più sui dati radar per consentire ai veicoli Tesla di guidare parzialmente.
“Quando il radar e la visione non sono d’accordo, quale credi?”Musk ha twittato ad aprile. “La visione ha molta più precisione, quindi meglio raddoppiare la visione che fare la fusione del sensore.”
Tesla svela il suo nuovo supercomputer (5 ° più potente al mondo) per addestrare AI a guida autonoma
Tesla ha svelato il suo nuovo supercomputer, che è già il quinto più potente al mondo, e questo’S sarà il predecessore di Tesla’s il prossimo nuovo Supercomputer Dojo.
Viene utilizzato per addestrare le reti neurali che alimentano Tesla’S autopilota e imminente AI a guida autonoma.
Negli ultimi anni, Tesla si è concentrata chiara sulla potenza di calcolo sia all’interno che all’esterno dei suoi veicoli.
All’interno, ha bisogno di computer abbastanza potenti da eseguire il suo software a guida autonoma e all’esterno ha bisogno di supercomputer per addestrare il suo software a guida autonoma alimentato da reti neurali che vengono alimentate una quantità folle di dati provenienti dalla flotta.
Il CEO Elon Musk ha preso in giro Tesla’Project s dojo, che apparentemente consiste in un supercomputer capace di un exaflop, un quintillion (10 18) operazioni a punto mobile al secondo, o 1.000 petaflops, rendendolo uno dei computer più potenti del mondo.
Tesla ha lavorato su Dojo negli ultimi anni e Musk ha suggerito che dovrebbe essere pronto entro la fine di quest’anno.
Ma la società ha sviluppato altri supercomputer sulla sua strada per Dojo, e ora Andrej Karpathy, Tesla’s capo dell’IA, ha svelato l’ultimo durante una presentazione alla conferenza del 2021 sulla visione artificiale e il riconoscimento dei pattern.
Durante la presentazione, Karpathy ha dato una grido a Tesla’S Supercomputing Team e ha mostrato il loro ultimo lavoro, Tesla’S Terzo Cluster Supercomputer:
Tesla sta rivendicando alcune specifiche abbastanza folle su questo nuovo cluster, che dovrebbe renderlo all’incirca il quinto computer più potente al mondo:
- 720 nodi di 8x A100 80 GB. (5760 GPU Totale)
- 1.8 eflops (720 nodi * 312 tflops-fp16-a100 * 8 gpu/nodi)
- 10 pb di “Livello caldo” Archivio nvme @ 1.6 Tbps
- 640 Tbps di capacità di commutazione totale
Karpathy ha commentato lo sforzo:
“Abbiamo una rete di architettura netto neurale e abbiamo un set di dati, un 1.5 Set di dati di Petabyte che richiede un’enorme quantità di calcolo. Quindi volevo dare una spina a questo supercomputer folle che stiamo costruendo e usando ora. Per noi, la visione artificiale è il pane e il burro di ciò che facciamo e ciò che consente il pilota automatico. E per questo funzionare davvero bene, dobbiamo padroneggiare i dati della flotta e addestrare enormi reti neurali e sperimentare molto. Quindi abbiamo investito molto nel calcolo. In questo caso, abbiamo un cluster che abbiamo costruito con 720 nodi di 8x A100 della versione da 80 GB. Quindi questo è un supercomputer enorme. In realtà penso che in termini di flop’S approssimativamente il supercomputer numero 5 nel mondo.”
L’ingegnere Tesla non è stato’Vuole elaborare il progetto dojo, ma ha detto che sarà un supercomputer ancora migliore ottimizzato per la formazione della rete neurale rispetto a Tesla’s Cluster corrente.
Musk ha anche affermato che Tesla ha in programma di rendere i suoi supercomputer disponibili per altre aziende in modo che possano addestrare le loro reti neurali su di essa.
Qui’s karpathy’S Presentazione al CCVPR 2021:
Tesla’La più grande notizia al giorno di AI è stato il Supercomputer Dojo, non il robot Optimus
Elon Musk ha giocato ad AI Day alla folla con l’attenzione sul robot umanoide Optimus. Ma mentre questo potrebbe avere un impatto enorme sulla nostra vita e sulla nostra società se entra in produzione sulla produzione di massa al prezzo suggerito da Musk ($ 20.000), un’altra parte della presentazione avrà effetti più immediati. Questo era il rapporto sullo stato sul Supercomputer Dojo. Potrebbe davvero cambiare il mondo molto più rapidamente di un bot bipede.
Ogni vassoio Dojo è composto da 6 d1 piastrelle del processore.
La prima cosa da sottolineare è che Tesla è una società di software che sembra anche fare hardware con il suo software. Come la forza trainante dietro l’emergere del “Veicolo definito dal software”, Tesla ha aperto la strada all’integrazione dei sistemi e della connettività nelle auto. Ciò ha ridotto i costi, le funzionalità migliorate e ha reso molto più semplice l’aggiornamento. Lo sviluppo rapido del software è dove Tesla batte davvero la concorrenza più di qualsiasi altro aspetto, anche se la società ha un vantaggio anche altrove.
La capacità emergente più significativa per i veicoli è l’autonomia, e questo è principalmente un problema software. La beta Tesla del suo FSD (a guida autonoma) ha incontrato controversie come un esperimento gigante che rende il pubblico in generale le sue cavie. Ma proprio come possono essere esseri umani’Impara a guidare senza qualche pratica su strade reali, le auto a guida autonoma devono incontrare situazioni del mondo reale per sviluppare strategie per gestirle. Le aziende che sviluppano sistemi di guida autonomi possono accelerare questo processo generando simulazioni mondiali realistiche e testando modelli contro questo. Ma per far funzionare l’FSD, deve essere testato contro il casino delle situazioni del mondo reale, e quindi le sue strategie sono migliorate per far fronte.
Questo è dove entra Dojo. Tesla ha già utilizzato un enorme supercomputer alimentato dalle GPU NVIDIA per l’elaborazione dei suoi dati FSD per creare modelli migliori. Questo è composto da 5.760 schede grafiche Nvidia A100 installate in 720 nodi di otto GPU ciascuna. Esso’s capace di 1.8 Exaflops of Performance, rendendolo tra i supercomputer più veloci del mondo. Uno dei compiti che svolge questo sistema è “autolabeling”, che aggiunge etichette ai dati grezzi in modo che possa diventare parte di un sistema decisionale. Sebbene un’auto a guida autonoma debba eseguire un certo riconoscimento stesso al volo, la maggior parte di ciò deriva dall’adattamento dei dati dei sensori ai modelli pre-elaborati del mondo con azioni predefinite per situazioni specifiche. Proprio come gli esseri umani imparano a riconoscere le condizioni della strada dall’esperienza passata e reagire di conseguenza, un veicolo autonomo si basa sull’esperienza di guida di tutti i contributi al suo modello di intelligenza artificiale per decidere come guidare.
Un exapod Tesla sarà costituito da dieci armadi, ciascuno con due vassoi di sei piastrelle D1.
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Dojo promette di accelerare in modo massiccio la velocità con cui questi modelli sono migliorati. Durante l’IA Day, Tesla ha affermato che solo quattro armadi di sistemi Dojo possono fare lo stesso lavoro di autolabelggio di 4.000 GPU in 72 rack messi insieme. La società ha fatto promesse di prestazioni simili per altre categorie di lavoro coinvolte nella formazione dei modelli richiesti per l’autocontro. Tesla distribuirà dojo in cluster chiamati “Exapodi”, che consistono in 10 armadi e prevede di avere sette di questi exapodi nel suo datacenter Palo Alto. Con ogni exapod in grado di 1.1 Exaflops, che sarebbero quasi 8 exaflop di potenza di elaborazione focalizzati principalmente sull’elaborazione dei modelli di intelligenza artificiale per Tesla’veicoli autonomi (e, presumibilmente, il robot Optimus).
Il modo in cui Dojo funziona si discosta molto da supercomputer basati su CPU o basati su GPU. Il dojo è composto da “piastrelle”, che adottano un approccio diverso alle normali CPU per computer o GPU. Una CPU integra più core di elaborazione in un chip, ognuno in grado di eseguire operazioni software complesse ad alta frequenza. Ma attualmente i disegni della CPU si combinano solo fino a un massimo di 64 core ciascuno per una CPU mainstream, con un nodo che offre un massimo di due CPU e 128 core. Un supercomputer a base di CPU raggrupperà molti di questi nodi in un solo sistema. Frontier, il supercomputer più veloce al mondo che è arrivato online quest’anno, ha 9.400 nodi e 602.112 core CPU.
Le GPU moderne hanno molti, molti più core ciascuno. Il NVIDIA GEFORCE RTX 4090 recentemente rilasciato ha 16.384 core e gli A100 in Tesla’S Supercomputer basato su GPU ha 6.912 ciascuno, ma possono eseguire solo operazioni molto semplici, sebbene molto rapidamente. Questo è il motivo per cui le GPU hanno trovato favore con AI e applicazioni di apprendimento automatico, come quelle coinvolte nella costruzione di modelli di guida autonomi. Il massimo tipico è di otto GPU per nodo. Tesla’S Ultimo cluster di supercomputing basato su GPU ha quasi 40 milioni di core GPU.
Dojo è diverso. Invece di combinare molti chip più piccoli, la sua piastrella D1 è un grande chip con 354 core specificamente rivolti ad AI e ML. Sei di questi vengono quindi combinati in un vassoio, insieme a hardware di calcolo di supporto. Due di questi vassoi possono essere installati in un singolo armadietto, dando ogni armadio 4.248 core e un exapod da 10 cabinetto 42.480 core. Un supercomputer a base di CPU avrebbe meno core nello stesso spazio e uno di molti altri basati su GPU. Ma poiché Dojo è specificamente ottimizzato per l’elaborazione di AI e ML, è ordini di grandezza più velocemente di entrambi per lo stesso impronta del datacenter.
Optimus di Tesla trarrà anche beneficio dall’elaborazione del modello AI molto più veloce di Dojo.
Tesla mira a portare il primo Exapod Dojo online nel primo trimestre del 2023 ma Hasn’T ha detto quando gli altri sei arriveranno. Quando questo livello di elaborazione diventa completamente disponibile, focalizzato sullo scricchiolio attraverso la formazione di Tesla’Modelli S FSD, accelererà enormemente lo sviluppo di veicoli autonomi. Ora ci sono 160.000 driver Tesla che partecipano alla beta FSD, che raccolgono dati di guida nel mondo reale. Con DOJO Exapods che utilizzano questi dati per costruire nuovi modelli e nuovi sistemi che si estendono sui 160.000 utenti, si svilupperà un cerchio virtuoso e è probabile che si arruolino più tester, lo sviluppo ulteriormente accelerato.
Questo è il motivo per cui Dojo è stata la grande notizia di Tesla’S AI Day 2022, non Optimus. All’AI Day precedente del 2021, Tesla stava solo parlando delle specifiche del D1 e sfoggiando il silicio precoce. Le cose sono andate molto avanti. Naturalmente, devi sempre prendere grandi annunci da Elon Musk con un pizzico di sale, ma supponendo che Dojo inizi a consegnare l’anno prossimo, aspettati di vedere iterazioni molto più rapide della beta Tesla FSD, molto più rapidi miglioramenti e un lancio commerciale di veicoli autonomi.
Tesla’s Dojo Supercomputer – Ordining Fact from Hype
Riepilogo: il Supercomputer Dojo di Tesla è stato annunciato con Fanfare – e un caso d’uso specifico in mente. Ma come si immerge contro altri computer ad alte prestazioni? Dojo costituirà un passo avanti per l’industria HPC e per le attività di AI automobilistica di Tesla?
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Elon Musk ha suggerito per un paio d’anni che stavano sviluppando il loro supercomputer. Al giorno di AI di Tesla, Tesla ha annunciato l’arrivo di Dojo, il suo supercomputer progettato interamente internamente.
Dojo è un supercomputer in virtù della sua complessità e velocità, ma differisce dagli altri supercomputer in alcuni modi. Ma non è ancora tecnicamente un supercomputer perché non è stato completamente costruito.
Senior Director di Tesla Hardware di AutoPilot, Ganesh Venkataramanan, è il capo del progetto ed è stato il punto di persona per la presentazione.
Il cuore del design è il chip Dojo D1, che offre una splendida larghezza di banda e performance di calcolo. Tesla ha trovato piattaforme informatiche esistenti carenti per il loro problema principale da risolvere: sviluppare la tecnologia a guida autonoma formando le sue enormi reti neurali, ma hanno anche lasciato intendere che potrebbero fornire dojo agli altri che sviluppano l’intelligenza artificiale nel prossimo futuro.
La motivazione di Tesla per Dojo Springs da un’enorme quantità di dati video catturati dalla loro grande flotta di veicoli esistenti, che utilizza per addestrare le sue reti neurali. Tesla non era soddisfatta di altre opzioni HPC (calcolo ad alte prestazioni) per la formazione delle sue reti neurali per la visione artificiale e decise che potevano creare una piattaforma migliore.
È insolito che un supercomputer sia progettato per un solo problema. Se il suo design è abbastanza generico da essere adatto ad altri settori e applicazioni, il tempo indicherà se può essere utilizzato per diverse applicazioni, in particolare l’apprendimento profondo, la simulazione di ottimizzazione e la PNL.
I supercomputer esistenti sono più generici del dojo. HPC (calcolo ad alte prestazioni, un altro nome per i supercomputer) sono ottimizzati per modelli matematici molto complessi di problemi o progetti fisici, come clima, cosmologia, armi nucleari e reattori nucleari, nuovi composti chimici e materiali, supporto per la ricerca farmaceutica e la criptologia.
Solo per riferimento storico, il primo supercomputer è stato il Control Data Corporation del 1964 6600, in grado di eseguire 3 milioni di operazioni a punta mobile al secondo (FLOPS). Avanti veloce al 2020 e PlayStation 5 ha hardware in grado di fino a 10.28 teraflops, circa tre milioni di volte più veloce. Ma il supercomputer più veloce oggi è registrato a 450 petaflops, diecimila volte più velocemente di PlayStation e Tesla afferma che Dojo raggiungerà Exascale: un Exaflop è un quintillion (10 18) Operazioni a doppia precisione al secondo. Non posso essere sicuro che questo sia reale o hype, perché di seguito scaviamo in alcuni dati complessi che porta Dojo molto al di sotto di Exascale.
Ci sono anche alcune controversie su come viene misurato il dojo. Secondo l’elenco Top500 compilato due volte all’anno “Fugaku” a Kobe, in Giappone, detiene il n. 1 come il supercomputer indiscusso più veloce del mondo con un petaflop 442 dimostrato (si ritiene ampiamente che Fugaku stia solo iniziando e potrebbe superare un Exaflop nella sua configurazione attuale). Questo è uno sbalorditivo tre volte più veloce del concorrente n. 2, “Summit”, al Oak Ridge Laboratory nel Tennessee, con una velocità massima di 149 petaflop. Dojo, con i suoi 68.75 petaflop (approssimativamente), sarebbero quindi al sesto posto. Perché i prossimi tre supercomputer sono abbastanza vicini a 61.4 a 64.59 Petaflops, Dojo potrebbe essere al settimo, ottavo o addirittura nono posto.
I migliori supercomputer oggi costano $ 500 milioni o più, spesso prendono due edifici di 5.000 piedi quadrati. Sono progettati per elaborare calcoli matematici molto complessi su larga scala, quindi non avrebbe senso essere costruiti per una singola applicazione.
Mentre i primi 10 circa sono dedicati alle applicazioni di difesa e intelligenza, almeno un terzo nella lista dei 500 Top500 è dedicato all’assistenza sanitaria e molti supportano la ricerca cruciale legata alla droga. Ci sono due supercomputer che ne sono utilizzati in un’impostazione aziendale privata, uno in uno studio relativo al petrolio e al gas. Non è un segreto che la maggior parte dei più potenti siano usati per la ricerca sulle armi nucleari e la sicurezza informatica negli Stati Uniti, UE, Russia e Cina e forse altri (sebbene sia stato reso disponibile per lo studio di Covid-19). Altri hanno avanzato la scienza nel tempo e nel clima in modi significativi. Alcuni esempi sono:
- Cambridge-1 – Il supercomputer più veloce nel Regno Unito. è stato progettato e assemblato da nvidia ed è stato clock a 400 petaflop. È applicato alla ricerca medica (per quanto ne sappiamo).
- Vertice, Il summenzionato computer progettato IBM presso il Oak Ridge National Laboratory (ORNL), è attualmente il supercomputer più veloce negli Stati Uniti. Tuttavia, è 148.8 Petaflops saranno eclissati nel 2022 da tre computer forniti da HPE/Cray. Con 4.356 nodi, ciascuno con due CPU Power9 a 22 core9 e sei unità di elaborazione grafica Nvidia Tesla V100 (GPU). È già obsoleto. Pesa una sconcertante 340 tonnellate. E verrà disattivato e tagliato per gli scarti per far posto a un nuovo computer Exascale. Questo implora una ricerca importante: Dojo mostrerà una significativa miniaturizzazione e coepption di potere?
Il vertice e gli altri “elefanti” di HPC ottengono le loro prestazioni ridimensionando. La progettazione dei chip, la creazione dei nodi, la configurazione e, naturalmente, l’interconnessione sono tutte necessarie, ma 200 quadrilioni, 250 petabyte di dati sono raggiunti dal volume. Richiede 20-30 mW di elettricità per correre, abbastanza da accendere una piccola città.
Il computer “Sister” di Summit è stato installato presso Lawrence Livermore National Laboratory in California. La Sierra è scappata d’aria e applicata a applicazioni predittive nella gestione di scorte di accumulo di armi nucleari, un programma DOE USA per la simulazione e il mantenimento di armi nucleari.
Scrutando il dojo di Tesla
Tesla non ha sviluppato dojo dai componenti delle materie prime. Ha creato un’architettura unica e diversi disegni di chip che sono stati prodotti, molto probabilmente, da Samsung.
Ad esempio, invece di utilizzare chip multicore collegati alle schede madri, usano l’intero wafer (i chip sono prodotti su un wafer e tagliati separatamente.) Tesla ha affermato che il numero di GPU è più dei primi 5 supercomputer al mondo, ma questa è un errore. Significavano che ha più GPU rispetto al quinto supercomputer più veloce del mondo, Selene, che ha 4.480 GPU NVIDIA V100.
Andrej Karpathy, senior director di AI di Tesla, ha rivelato in una presentazione che il più grande cluster è costituito dai nuovi GPU A100 di Nvidia, che lo metterebbero in quinta posizione nel mondo, ma alcuni stanno fluttuando su queste figure. Una metrica di prestazioni FP32 misura quante operazioni a punta mobile a singola precisione al secondo la macchina può produrre. Le misure tipiche per i supercomputer sono F64, calcoli a doppia precisione. C’è stata una certa confusione nella presentazione su quale metrica è stata utilizzata.
La mia opinione
Se Tesla sia stato in grado di produrre un computer così potente non è così interessante come quello che intendono fare con esso. Resta da vedere se Dojo è una nuova architettura per i supercomputer, supera le caratteristiche degli attuali in produzione o un dispositivo unico per la loro applicazione. Non sappiamo quanto sia ancora intelligente dojo.
Telsa potrebbe potenzialmente rendere Dojo il nuovo supercomputer più potente del mondo. Ma se questo è il piano di Tesla, hanno il loro lavoro tagliato per loro. La storia dell’informatica è disseminata di scoperte tecniche che non hanno raggiunto la trazione del mercato, tanto meno dominanza. Come disse una volta il generale George Patton: “Non fu mai presa una buona decisione su una sedia girevole.”Lo stesso vale per la tecnologia. Le conferenze stampa non equivalgono alle vittorie in campo. La vittoria sul campo HPC di Tesla non è ancora stata raggiunta.
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