Tesla построил суперкомпьютер для разрабатывания тех, кто только для мобильных устройств
Автомобили умнее, чем когда-либо, что является проблемой в возрасте нехватки полупроводника. Все эти скудные чипы помогают автомобилям, таким как сами поездки Тесла, а только в определенных условиях и с тонной оборудованием датчика. Теперь Тесла говорит о том, что он видит в качестве следующего скачка в автономном вождении, который мог покончить с лидаром и радаром, оставляя автонарушитель, чтобы обойти только с регулярными оптическими камерами.
Tesla была полностью с техникой самостоятельной вождения с 2015 года. Его транспортные средства поставляются с массивом датчиков, в том числе камеры с высоким разрешением для автоматического автопилота. По словам мускуса, «видение имеет гораздо более точность, так что лучше удвоить на зрение, чем слияние датчика». На самом деле, компания начала доставить бюджету-сознательную модель 3 и модель Y без радара.
Избавление от Лидара будет сложно, но Тесла думает, что это может добраться туда с новым проектом AI Dojo. Компания только что представила суперкомпьютер, чтобы служить прототипом развития для додзё. AI научится обрести огромное количество данных камеры, чтобы построить карту мира без помощи лидара, которая очень хороша на сопоставлении расстояний. Google's Waymo Spinoff также использует лидарные датчики, чтобы сохранить свои автомобили на дороге.
Итак, почему беспокоиться из-за лидара? Для одного он снижает стоимость строительства автономных транспортных средств. Многие машины, даже те, которые стоят гораздо меньше, чем тесла, в наши дни несколько камер. Итак, почему бы не использовать их для навигации? Другой проблемой состоит в том, что Лидар медленный даже с ранее существующими HD-карты, чтобы наклониться. Просто заполнение данных в режиме расстояния в режиме реального времени с LIDAR представляет собой узкое место в создании технологий самостоятельной вождения более эффективным. Камеры могли бы сделать это быстрее, но еще не совсем.
Суперкомпьютер Dojo имеет гораздо большую мощность обработки, чем даже флот Teslas. По словам Tesla Andrej Karpathy, система имеет 5 760 графических процессоров с 1,8 Exaflops Power Power и 10 петабайт хранения NVME с максимальной пропускной способностью 1,6 терабайта в секунду. Команда будет обучать додзё с горами кадров камеры, чтобы научить его понимать и сопоставить мир вокруг машины.
Если планирование Tesla работает, Dojo должен быть в состоянии запустить на компьютере автомобиля и интерпретировать данные камеры локально. Tesla потребуется сделать много тестирования, чтобы убедиться, что система безопасна, прежде чем она сможет сбросить технологию Lidar, но это может дать ей еще одно большое преимущество перед традиционными автопроизводителями, многие из которых отстают от автономных технологий.
Читать далее
Европа планирует 20 000 суперкомпьютера GPU для создания «цифровых двойных» Земли
План создания цифрового двойна Земли может быть задержан из-за относительного отсутствия доступных графических процессоров, но это не будет ночевым проектом.
NVIDIA представляет «Грейс» Глубококулярный ЦП для суперкомпьютеров
NVIDIA уже извлекает выгоду от приобретения рук с массово могущественным новым комбинацией CPU-PLUS-GPU, которую она утверждает, что она ускорит обучение крупных моделей машин-обучения в 10 раз.
Мета строит массивный новый суперкомпьютер
Это будет использоваться для распознавания речи в реальном времени, невролингвистическое программирование. Отказ Отказ и метаврей, очевидно.
Студенты создают DIY суперкомпьютер из Nvidia Jetson Nanos
Студенты из южного методистского университета в Далласе построили «детский суперкомпьютер» из 16 модулей Jetson Nano. Команда будет демонстрировать свой мини -кластер на суперкомпьютерной конференции SC22 в Далласе.