✔Илон Маск показал суперкомпьютер Dojo для обучения автопилота Tesla — он эквивалентен 8000 ИИ-ускорителей Nvidia H100 - «Новости сети»

Запустив Memphis Supercluster — «самый мощный в мире кластер для обучения искусственного интеллекта», Илон Маск (Elon Musk) также поделился снимком ещё одного суперкомпьютера одной из своих компаний. Это система Dojo, построенная на разработанных Tesla ускорителях Dojo D1, которая будет обучать автопилот для электромобилей. В ходе квартального отчёта Маск также сообщил, что удвоит усилия по разработке и развёртыванию Dojo из-за высоких цен на продукцию Nvidia. Источник изображений: x.com/elonmusk Маск пообещал до конца года запустить Dojo D1. Производительность этого кластера эквивалентна 8000 ускорителей Nvidia H100, что, по мнению бизнесмена, «не очень много, но и не мелочь». Для сравнения, открытый в Теннеси суперкомпьютер xAI для обучения ИИ в итоге будет оперировать 100 тыс. ускорителями Nvidia H100. Маск впервые представил гигантские чипы Dojo D1 в 2021 году — их целевая производительность составляет 322 Тфлопс. В августе прошлого года Tesla занялась поиском старшего инженера по программе технических работ в центре обработки данных — это один из первых шагов, которые обычно предпринимаются организацией при планировании запуска собственного ЦОД. В сентябре Tesla также увеличила объёмы заказов на Dojo D1, что свидетельствует об уверенности компании в продукте. В мае стало известно, что их массовое производство уже идёт. Похоже, теперь эти ускорители прибыли в США, и Маск уже поделился снимками суперкомпьютера Dojo. Чип Dojo D1 представляет собой процессор типа «система на пластине» в массиве 5 × 5. То есть 25 сверхпроизводительных кристаллов выполнены на одной пластине и соединены между собой с использованием технологии TSMC InFO (Integrated Fan-Out) — они работают как единый процессор и оказываются эффективнее аналогичных многопроцессорных машин. Предприятие в Теннесси принадлежит xAI и используется преимущественно для обучения большой языковой модели Grok, а чипы Dojo ориентированы на видеообучение и будут применяться для работы над технологией автопилота.