Tesla encenderá el lunes su nuevo superordenador $300M para impulsar su programa de conducción autónoma.
El enfoque que Tesla está adoptando con su tecnología de conducción autónoma va a requerir mucha potencia de cálculo.
Elon Musk hizo una demostración en directo del FSD V12 de Tesla hace unos días y, aunque funcionó muy bien, hubo algunos fallos. El sistema aún está en fase beta y es una ambiciosa propuesta para los vehículos autoconducidos, ya que se basa exclusivamente en cámaras sin la ayuda de sensores de radar o lidar.
En un tuit, Musk dijo: "Lo que también es alucinante es que la potencia de cálculo de inferencia necesaria para 8 cámaras funcionando a 36FPS es de solo unos 100W en el ordenador de IA diseñado por Tesla. Esta insignificante cantidad de energía es suficiente para lograr una conducción sobrehumana!".
Eso puede ser cierto en cuanto a la potencia de cálculo necesaria en el vehículo, pero sólo es posible una vez que la IA ha sido debidamente entrenada.
Musk explicó la necesidad de la inversión en computación de Tesla diciendo que "alcanzar la conducción sobrehumana con IA requiere miles de millones de dólares al año en computación de entrenamiento y almacenamiento de datos, así como un gran número de kilómetros recorridos."
Y ahí es donde entra en juego el nuevo superordenador de Tesla. El ordenador está formado por 10.000 GPU de cálculo Nvidia H100. Esto lo convierte en uno de los superordenadores más potentes del mundo.
En la actualidad, Tesla tiene 4 millones de coches en circulación capaces de engrosar su conjunto de datos de formación, y se esperan 10 millones en unos años. Eso es un montón de vídeos que revisar.
Tim Zaman, uno de los responsables de ingeniería de IA de Tesla, ha declarado: "Gracias al entrenamiento en vídeo del mundo real, es posible que tengamos los mayores conjuntos de datos de entrenamiento del mundo, con una capacidad de caché en caliente de más de 200PB, órdenes de magnitud superiores a los LLM".
El nuevo ordenador de Tesla ofrecerá 340 FP64 PFLOPS para cálculo técnico y 39,58 INT8 ExaFLOPS para aplicaciones de IA.
Si esas cifras no significan mucho para usted, estas cifras son mejores que las de Leonardo, que ocupa el cuarto lugar en la lista de los mejores superordenadores del mundo.
Nvidia no puede seguir el ritmo
Las GPU H100 de Nvidia realizan el entrenamiento de IA hasta 9 veces más rápido que los procesadores A100 que Tesla ha estado utilizando hasta ahora. Y sigue sin ser suficiente para las necesidades de Tesla.
Entonces, ¿por qué no compran más GPU? Porque Nvidia no tiene capacidad para suministrarlas con suficiente rapidez.
Pero Tesla no está esperando a que Nvidia aumente su producción. Durante los últimos años, ha estado construyendo su propio superordenador, Dojo, basado en chips que Tesla ha diseñado internamente.
Se espera que Dojo entre en funcionamiento a finales de 2024 y será incluso más potente que el clúster Nvidia de Tesla.
Fuente: Tesla
Ser director de producción de Nvidia debe de ser un trabajo duro en estos momentos, con la insaciable demanda de GPU de Nvidia.
Curiosamente, Musk fue citado diciendo: "Francamente... si ellos (NVIDIA) pudieran entregarnos suficientes GPUs, podríamos no necesitar Dojo".
Solemos pensar en Tesla como una empresa de coches eléctricos, pero cada vez parece más que en realidad es una empresa de inteligencia artificial supercomputable.
Será interesante ver cómo el aumento exponencial de la potencia de cálculo alimenta las ambiciones de Musk tanto con Tesla como con su proyecto xAI.
