特斯拉推出搭载NVIDIA A100 GPU顶尖自动驾驶汽车训练超级计算机智能出行

2021-06-24

【智能汽车网】

“不能思议”的GPU集群赋能Autopilot系统及全自动驾驶的AI开发事情



为了应对这项有史以来最大的盘算挑战之一,特斯拉需要配备亘古未有的算力。


在本周的国际盘算机视觉与模式识别聚会上,特斯拉AI高级总监Andrej Karpathy宣布了公司内部用于训练Autopilot与自动驾驶深度神经网络的超级盘算机。这个集群使用了720个节点的8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU(共5760个GPU),实现了1.8 exaflops级其余超强性能。

 

Karpathy示意:“这是一台性能卓越的超级盘算机,以FLOPS计,它也许可以在全球超级盘算机中排到第5位”。

 

通过将汽车行业亘古未有的算力水平作为其研发周期的焦点,特斯拉让其自动驾驶汽车工程师能够使用前沿手艺来高效完成这项事情。

 

NVIDIA A100 GPUs 为全球最强的数据中央提供种种尺度的加速。A100 GPU基于NVIDIA Ampere架构打造,其性能比上一代产物凌驾20倍,而且可以划分成7个GPU实例,动态地适配差其余需求。

 

 

使用100多万辆在路上跑的车(的数据)来延续优化和迭代新功效,正是Tesla自动驾驶的垂直整合之道,而GPU集群也是其中一部门。

 

从汽车到数据中央


特斯拉的循环开发流程始于汽车。


“影子模式”在不现实控制车辆的情形下,悄无声息地执行着感知和展望深度神经网络(DNN)。

 

任何的错误展望、误识别都市被纪录下来。随后,这些实例都市被特斯拉工程师所用,来确立一个包罗多种庞大场景的训练数据集,以完善DNN。

 

当前已经网络了 100万个以每秒36帧的速率纪录的10秒片断,总数据量高达1.5PB。在数据中央,特斯拉将DNN置于这些场景中频频运行,直到DNN能够无差错地运行。最后,DNN被发送回车内,并最先下一轮循环。

 

Karpathy示意,以这种方式在云云大量的数据上训练DNN需要重大的盘算能力,特斯拉为此确立并部署了内置高性能A100 GPU的最新一代超级盘算机。

 

延续迭代


除了全方位的训练之外,特斯拉的超级盘算机还为自动驾驶汽车工程师提供了在开发历程中举行实验和迭代所需的性能。

 

Karpathy示意,特斯拉现在部署的DNN结构可以让一个由20名工程师组成的团队同时在一个网络上事情,通过隔离差异功效来实现并行开发。

 

这些DNN运行训练数据集的速率会比之前快速迭代时还更快。

 

Karpathy示意:“盘算机视觉是我们一切事情的基础,而且也是实现Autopilot的要害。为此,我们必须训练一个重大的神经网络并举行大量实验。这也是我们在算力方面投入大量资金的缘故原由。” 

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