Tesla ha investito in un enorme cluster di calcolo composto da 10.000 GPU Nvidia H100 progettato specificamente per alimentare i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale.
Secondo quanto dichiarato da Tim Zaman, leader dell'infrastruttura AI presso Tesla, il supercomputer denominato Dojo è progettato per elaborare le montagne di dati raccolti dalla sua flotta di veicoli elettrici con l'obiettivo primario di accelerare lo sviluppo della guida autonoma.
Da anni Tesla sta lavorando per rendere i suoi EV completamente autonomi e ha investito più di un miliardo di dollari nella creazione dell'infrastruttura necessaria per renderlo possibile.
Secondo il CEO dell'azienda Elon Musk, il supercomputer Dojo potrebbe sviluppare la "guida autonoma totale" entro la fine del 2024.
Il supercomputer Tesla
Nel luglio del 2023, l'amministratore delegato Elon Musk ha rivelato che l'azienda avrebbe investito un miliardo di dollari per costruire il suo supercomputer Dojo nel corso del prossimo anno. Questo supercomputer interamente basato sulla tecnologia di Tesla è basato sui chip D1, dotati di 354 core CPU personalizzati. Ogni modulo di training tile comprende 25 chip D1, mentre la configurazione base di Dojo V1 comprende un totale di 53.100 core D1.
In seguito, Tesla ha acquistato le 10.000 GPU H100 necessarie per alimentare il suo nuovo supercomputer dedicato ai carichi di lavoro AI.
Secondo quanto riportato da Tom’s Hardware, questo cluster AI del valore di oltre 300 milioni di dollari offrirà prestazioni di picco di 340 FP64 PFLOPS per il calcolo tecnico e 39,58 INT8 ExaFLOPS per le applicazioni AI,
Il supercomputer di Tesla è persino superiore al supercomputer Lenoardo, il che lo rende uno dei computer più potenti in assoluto.
I chip di Nvidia alimentano molte delle principali piattaforme di AI generativa attualmente in uso. Queste GPU, che di norma vengono inserite nei server, sono utilizzate in molti altri campi, dall'imaging medico alla generazione di modelli meteorologici.
Tesla spera di utilizzare la potenza di queste GPU per elaborare in modo più efficiente ed efficace le enormi quantità di dati a sua disposizione per costruire un modello AI che possa competere con successo con l'essere umano.
Mentre molte aziende si affidano a infrastrutture ospitate da Google o Microsoft, l'infrastruttura di supercalcolo progettata da Tesla è tutta on-premise, il che significa che l'azienda dovrà anche occuparsi della sua manutenzione.
