A Tesla anunciou o lançamento da produção de seu próprio supercomputador Dojo, projetado para treinar sistemas de piloto automático. A empresa vai gastar US$ 1 bilhão no projeto e espera superar a barreira dos 100 eflops de desempenho até outubro do ano que vem, o que é mais de 60 vezes mais poderoso do que o supercomputador mais poderoso até hoje.
O relatório financeiro do segundo trimestre de 2023 da Tesla afirma: “Para resolver o problema dos veículos autônomos, são necessários quatro pilares principais de tecnologia: um conjunto de dados do mundo real extremamente grande, treinamento de rede neural e hardware e software do veículo. Desenvolvemos cada um desses pilares internamente. Este mês, daremos um passo em direção ao treinamento de rede neural mais rápido e barato com o lançamento do nosso computador de treinamento Dojo.”
A empresa já possui um supercomputador com tecnologia NVIDIA, um dos maiores do mundo, mas o supercomputador Dojo usa chips projetados por engenheiros da Tesla. O projeto foi anunciado em 2019 – ao mesmo tempo, o chefe da empresa anunciou como seria o nome do sistema.
Em 2021, Elon Musk disse que o trabalho em um supercomputador estava em pleno andamento e, um ano depois, revelou as características técnicas do Dojo: a base da plataforma é “system-on-wafer” (System-On-Wafer) – o chip é um wafer de silício inteiro de 300 mm. A própria Tesla os chama de Training Tile. Cada placa inclui 25 aceleradores D1 e consome 15 kW de potência.
Um rack com seis desses pratos fornecerá 100 Pflops de desempenho, e apenas uma dúzia de racks fornecerá desempenho de 1 Eflops, ou seja, 1 quintilhão de operações de ponto flutuante por segundo. A Tesla pretende atingir 100 EFLOPs de desempenho até outubro de 2024 em todos os seus sistemas combinados. Para comparação, o supercomputador mais poderoso do momento – Frontier – tem um poder de computação de pico de 1.679 Eflops.
«Nosso compromisso de estar na vanguarda do desenvolvimento de IA ajudou a inaugurar um novo capítulo com o lançamento do Dojo Educational Computers. Esperamos que nossas enormes necessidades de treinamento de rede neural sejam atendidas pelo hardware proprietário da Dojo. Quanto maior a capacidade de aprendizado da rede neural, mais oportunidades para a implementação de novas soluções por nossa divisão de piloto automático”, acrescentou Tesla.
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