Tesla arbeitet mit der Rechenpower von 5.760 GPUs

Autonomes Fahren Tesla arbeitet mit der Rechenpower von 5.760 GPUs

23.06.2021Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter

Für Autopiloten und autonomes Fahren arbeitet der Supercomputer bei Tesla mit der Grafikpower von Nvidia. Insgesamt sind in dem Rechner 5.760 Grafikprozessoren verbaut.

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Inhouse-Supercomputer von Tesla: 5.760 GPUs werkeln im neuen Hochleistungsrechner.
(Bild: Nvidia)

Noch sind Quantencomputer nicht sehr leistungsfähig. Tech-Unternehmen wie Tesla setzen deshalb auf Supercomputer. Zum Einsatz kommt ein Rechner-Cluster mit Nvida-Technik und insgesamt 5.760 Grafikprozessoren. Damit wird eine Rechenleistung von 1,8 Exaflops erreicht. Das entspricht 1,8 Quintillionen (10³⁰) Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Vorgestellt hatte den Supercomputer in dieser Woche Andrej Karpathy, Senior Director für künstliche Intelligenz bei Tesla.

Tesla will seinen neuen Supercomputer mit den Nvidia-GPUs für seinen Autopiloten und autonomes Fahren verwenden. Der A100-Grafikprozessor basiert auf der Ampere-Architektur von Nvidia und bietet nach eigenen Angaben eine bis zu 20-fach höhere Leistung als die vorherige Generation. Er kann in sieben GPU-Instanzen partitioniert werden, um sich dynamisch an wechselnde Anforderungen anzupassen.

Bei der IAC wird die Space-Drive-Lenkung von Softwarealgorithmen dirigiert, nicht wie sonst von einem Fahrer.

Wofür die Rechenpower notwendig ist

Warum wird diese immense Leistung benötigt? Die Fahrzeuge von Tesla zeichnen Videos von acht verschiedenen Kameras auf, die jeweils mit 36 Bildern pro Sekunde laufen. Das ergibt etwa eine Million Videoclips mit einer Länge von zehn Sekunden, die insgesamt 1,5 Petabyte an Daten umfassen. All diese Daten werden verwendet, um tiefe neuronale Netze für die Autopilot- und Selbstfahrtechniken von Tesla zu trainieren.

Mit dem neuen Supercomputer wollen die Ingenieure auch nach neuen Lösungen suchen. „Computer Vision verbessert den Autopiloten. Damit wir das umsetzen können, müssen wir ein riesiges, neuronales Netz trainieren und viel experimentieren“, erklärt Karpathy. Die Daten werden immer wieder durch das neuronale Netz gejagt, bis es fehlerfrei arbeitet. Schließlich wird es zurück zum Fahrzeug geschickt und der Prozess beginnt erneut.

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Stand vom 15.04.2021

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