Teslas hauseigener Supercomputer erhielt zusätzliche 1600 GPUs, eine Steigerung von 28 % gegenüber der vor einem Jahr genannten Zahl.
Tesla-Engineering Director Tim Zaman sagt, dass die Maschine damit den siebten Platz in der Welt der GPU-Anzahl einnehmen würde.
Die Maschine enthält jetzt insgesamt 7,360 Nvidia A100-GPUs, die speziell für Rechenzentrumsserver entwickelt wurden, aber dieselbe Architektur wie die High-End-Karten der GeForce RTX 30-Serie des Unternehmens verwenden.
Upgrade des Telsa-Supercomputers
Tesla benötigt derzeit wahrscheinlich die gesamte Rechenleistung, die es bekommen kann. Das Unternehmen arbeitet derzeit an „neuronalen Netzen“, mit denen die riesigen Videodatenmengen verarbeitet werden, die von Dienstwagen gesammelt werden.
Das neueste Update könnte nur der Anfang von Teslas Ambitionen im Bereich High Performance Computing (HPC) sein.
Im Juni 2020 sagte Elon Musk: „Tesla entwickelt einen neuronalen Netzwerk-Trainingscomputer namens Dojo, um große Mengen an Videodaten zu verarbeiten“, und erklärte, dass die geplante Maschine eine Leistung von mehr als 1 exaFLOP erreichen würde, was einer Trillion Gleitkommazahl entspricht. Operationen pro Sekunde oder 1.000 PetaFLOPs.
Eine Leistung von mehr als 1 exaFLOP würde die Maschine zu einem der leistungsstärksten Supercomputer der Welt machen, da nur wenige aktuelle Supercomputer offiziell die Exascale-Grenze durchbrochen haben, darunter der Supercomputer The Frontier im Oak Ridge National Laboratory in Tennessee, USA
Vielleicht bekommen Sie sogar einen Job beim Bau des neuen Computers. Musk forderte seine Twitter-Follower auf, „über einen Beitritt zu unseren KI- oder Computer-/Chip-Teams nachzudenken, wenn das interessant klingt.“
Allerdings wird Dojo nicht von Nvidia-Hardware abhängig sein. Die geplante Maschine wird voraussichtlich von Teslas neuem D1 Dojo-Chip angetrieben, der laut Autohersteller bei seinem AI Day-Event Spezifikationen von bis zu 362 TFLOPs haben könnte.
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