ຫຼັງຈາກຖືກຂົ່ມເຫັງເປັນເວລາສອງປີ, Tesla ສຸດທ້າຍໄດ້ເປີດເຜີຍ supercomputer ຂອງຕົນທີ່ມີຊື່ວ່າ "Dojo" ໃນລະຫວ່າງວັນ AI ຂອງບໍລິສັດໃນວັນທີ 19 ສິງຫາ, ເຊິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ຂອງບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍເຊັ່ນ: ໂຄງການ humanoid.
CEO Elon Musk ມີຫຼາຍສິ່ງທີ່ຕ້ອງອາໄສການອ້າງວ່າ Dojo ມີຄວາມສາມາດຫຼາຍກວ່າ exaFLOP, ຫຼືຫນຶ່ງ quintillion floating-point operations ຕໍ່ວິນາທີ.
Tesla ມີຂໍ້ມູນວິດີໂອຈໍານວນມະຫາສານຈາກຍານພາຫະນະຫຼາຍກວ່າ 1 ລ້ານຄັນ, ແລະຂໍ້ມູນນີ້ຖືກໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍປະສາດຂອງມັນ.
ໃນເວລາທີ່ບໍລິສັດໄດ້ກໍານົດອອກການຝຶກອົບຮົມຕາຫນ່າງວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຂອງຕົນທີ່ມີທາງເລືອກໃນຮາດແວໃນປະຈຸບັນ, ມັນໄດ້ພົບກັບຄວາມຜິດຫວັງແລະເຊື່ອວ່າບໍລິສັດຈະດີກວ່າທີ່ຈະດໍາເນີນການພາຍໃນ.
ຊິບ Dojo D1 ໃຊ້ເທກໂນໂລຍີ 7-nanometer ໃນຂະນະທີ່ສົ່ງແບນວິດແລະປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່.
ຊິບ D1 ແມ່ນຊິບທີສອງທີ່ອອກແບບໂດຍ Tesla ເອງ, ແລະມັນປະຕິບັດຕາມຊິບ FSD ທີ່ມີຢູ່ໃນຮາດແວຄອມພິວເຕີ FSD 3 ໃນ. ລົດ Tesla.
ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະຂອງຊິບ D1
ຊິບ D1 ຍັງມີ 362 TeraFLOPs ຂອງພະລັງງານການປຸງແຕ່ງ, ແລະບໍລິສັດອ້າງວ່າມັນມີຄອມພິວເຕີ້ລະດັບ GPU ແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງລະດັບ CPU, ດ້ວຍການປ່ຽນເຄືອຂ່າຍ IO.
ອີງຕາມການ Ganesh Venkataramanan, ຜູ້ອໍານວຍການອາວຸໂສ Tesla ຂອງ autopilot ຮາດແວແລະຜູ້ນໍາຂອງໂຄງການ Dojo, "ນີ້ໄດ້ຖືກອອກແບບທັງຫມົດໂດຍທີມງານ Tesla ພາຍໃນ. ທຸກວິທີທາງຈາກສະຖາປັດຕະຍະກໍາໄປຫາຊຸດ. ຊິບນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືຄອມພິວເຕີລະດັບ GPU ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນລະດັບ CPU ແລະສອງເທົ່າຂອງ chip ເຄືອຂ່າຍລະດັບ IO bandwidth."
ຊິບສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັນແລະກັນໂດຍບໍ່ມີກາວ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ Tesla ເຊື່ອມຕໍ່ 500,000 nodes. ການໂຕ້ຕອບ, ພະລັງງານ, ແລະການຈັດການຄວາມຮ້ອນໄດ້ຖືກເພີ່ມ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ເກົ້າແຜ່ນການຝຶກອົບຮົມ pFLOPs ກັບ 36TB ຕໍ່ວິນາທີຂອງແບນວິດ. ທັງໝົດນີ້ແມ່ນຢູ່ໃນຮູບແບບອາຫານໜ້ອຍກວ່າໜຶ່ງກ້ອນ.
ແທນທີ່ຈະຕັດ wafer ເປັນຕ່ອນໆ, Tesla ຕັດສິນໃຈອອກຈາກ 25 SoCs ໃນ wafer ແລະໃຊ້ຊິລິໂຄນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ຊິບສາມາດສື່ສານກັບກັນໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການສູນເສຍຄວາມໄວໃດໆ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຮັກສາຄຸນນະພາບຂອງເມນບອດ.
Dojo ຕ້ອງການພຽງແຕ່ 120 wafers ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຢ່າງເຕັມທີ່, ເຊິ່ງເປັນປະທັບໃຈທີ່ Intel ຕ້ອງການເພື່ອເຮັດໃຫ້ຫຼາຍກວ່າ 130,000 300mm wafers ກັບຄືນໄປບ່ອນໃນປີ 2014. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງ Dojo ຍັງຄວນຈະຕ່ໍາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເນື່ອງຈາກວ່າມັນໃຊ້ wafers ຂະຫນາດນ້ອຍຫ້າໂດຍຫ້າສ່ວນ.
ລັກສະນະທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ Dojo ແມ່ນວ່າມັນບໍ່ມີ Ram ໃດໆຢູ່ນອກ SoC. ແທນທີ່ຈະ, ບໍລິສັດໄດ້ເລືອກທີ່ຈະໃຊ້ cache, ເຊິ່ງເປັນລະດັບທີ່ໄວກວ່າຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາການເຂົ້າເຖິງແບບສຸ່ມ.
ການສ້າງ True Dojo Supercomputer
ສໍາລັບ Tesla ທີ່ຈະສ້າງ Dojo supercomputer ຕົວຈິງທໍາອິດ, ມັນຕ້ອງປະກອບເປັນກຸ່ມຄອມພິວເຕີທີ່ມີກະເບື້ອງການຝຶກອົບຮົມ. ອີງຕາມບໍລິສັດ, ມັນສາມາດປະສົມກະເບື້ອງ 2 x 3 ໃນຖາດແລະສອງຖາດໃນຕູ້ຄອມພິວເຕີ, ເຊິ່ງຈະເຮັດໃຫ້ມີຫຼາຍກ່ວາ 100 pFLOPs ຕໍ່ຕູ້.
ເນື່ອງຈາກແບນວິດອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, Tesla ເວົ້າວ່າມັນສາມາດເຊື່ອມໂຍງສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຮ່ວມກັນເພື່ອສ້າງ HexaPod, ເຊິ່ງຈະທໍາລາຍອຸປະສັກຂອງ ExaFlop ຂອງຄອມພິວເຕີໃນລະບົບ 10-Cabinet. ນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນອຸປະສັກຕົ້ນຕໍໃນການພັດທະນາ supercomputers ມີອໍານາດ.
Dojo ຈະປ່ຽນແປງເຕັກໂນໂລຢີແນວໃດ?
Dojo ຂອງ Tesla ມີທ່າແຮງທີ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງແທ້ຈິງຕໍ່ສະຖານະການເຕັກໂນໂລຢີໃນອະນາຄົດ, ໂດຍສະເພາະຍ້ອນຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍສໍາລັບຄວາມໄວແລະຄວາມອາດສາມາດສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural. ຖ້າທຸກຢ່າງເປັນໄປຕາມທີ່ວາງແຜນໄວ້, Dojo ຈະບັນລຸປະສິດທິພາບການຝຶກອົບຮົມ AI ທີ່ດີທີ່ສຸດ ແລະຊ່ວຍໃຫ້ສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ສຸດ ສຸດທິ neural ຮູບແບບໃນຂະນະທີ່ເປັນພະລັງງານແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະສິດທິພາບ.
ດ້ວຍການນຳໃຊ້ຊິບ Dojo M1, ໂລກເຕັກໂນໂລຊີມີທ່າວ່າຈະມຸ່ງໜ້າໄປສູ່ຕະຫຼາດຄອມພິວເຕີທີ່ມີການແຂ່ງຂັນທີ່ສຸດ. ຊຸບເປີຄອມພີວເຕີຖືທ່າແຮງທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງສັງຄົມ, ແລະພວກມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາກາຍເປັນມະນຸດພິເສດໄດ້. ຊິບຄອມພິວເຕີປະເພດເຫຼົ່ານີ້ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ເອກະລັກທົ່ວໂລກໄດ້, ນໍາໄປສູ່ຄວາມກ້າວໜ້າທີ່ບໍ່ໜ້າເຊື່ອໃນການຄົ້ນຄວ້າດ້ານສຸຂະພາບ ແລະ ການແພດ, ສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງແບບຍືນຍົງ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ຄອມພິວເຕີຊຸບເປີຄອມພິວເຕີເຊັ່ນ Dojo ຍັງສາມາດສົ່ງຜົນສະທ້ອນທາງເສດຖະກິດອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ໂດຍກຸ່ມທໍາອິດຫຼືປະເທດຊາດທີ່ຈະບັນລຸໂຄງສ້າງພື້ນຖານດ້ານ supercomputing ທີ່ມີປະສິດທິພາບໃຊ້ປະໂຫຍດ. ພວກເຂົາຈະນໍາໄປສູ່ວິທີການໃຫມ່ແລະຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນອະນາຄົດແລະການວິເຄາະເງື່ອນໄຂໃນປະຈຸບັນ, ແລະພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ຈະເລີ່ມສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ທຸກໆອຸດສາຫະກໍາ.
ຖ້ອຍຄໍາສຸດທ້າຍ
ໃນຂະນະທີ່ລະບົບຍັງຖືກວາງໄວ້ຮ່ວມກັນ, Musk ອ້າງວ່າມັນຈະຖືກປະຕິບັດໃນປີຫນ້າ.
ຖ້າເປັນແນວນີ້, Dojo ຈະກາຍເປັນຄອມພິວເຕີການຝຶກອົບຮົມ AI ທີ່ໄວທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ເຄີຍພັດທະນາມາ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາປະສິດທິພາບພະລັງງານ ແລະຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍ ເມື່ອທຽບກັບຄອມພິວເຕີຊຸບເປີຄອມພິວເຕີອື່ນໆ.
It ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍ Tesla ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຂອງຕົນ ເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບເທກໂນໂລຍີຂັບລົດຕົນເອງ, ແຕ່ບໍລິສັດຍັງມີແຜນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບຜູ້ພັດທະນາອື່ນໆ.
ນີ້ແມ່ນການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຈ້ຍສີຂາວຂອງ Dojo.
Dojo ແມ່ນບາດກ້າວອັນສຳຄັນໃນການບັນລຸໂລກຂອງ supercomputing ນີ້, ແລະມັນເປັນພຽງໜຶ່ງໃນຫຼາຍໆຢ່າງທີ່ມັນຍັງບໍ່ທັນມາຮອດ.
ໃນຂະນະທີ່ເທກໂນໂລຍີດັ່ງກ່າວອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນຍານພາຫະນະຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງຂອງ Tesla ໃນຕອນທໍາອິດ, ບໍ່ມີໃຜຄວນຈະແປກໃຈຖ້າໃນທີ່ສຸດມັນເຂົ້າໄປໃນຂະແຫນງການຕ່າງໆ, ທັງພາກລັດແລະເອກະຊົນ.
ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາສືບຕໍ່ກ້າວໄປສູ່ໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ການນຳໃຊ້ຄອມພິວເຕີຊຸບເປີຄອມພີວເຕີໃນໂລກແທ້ກໍ່ໃກ້ເຂົ້າມາຢ່າງໄວວາ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ