Tesla comprará miles de millones en hardware de Nvidia para Dojo

Tesla invertirá miles de millones en hardware de Nvidia para la supercomputadora Dojo

Tesla, la empresa líder en vehículos eléctricos y conducción autónoma, tiene planes de gastar enormes sumas de dinero para comprar hardware de Nvidia, el gigante de los chips gráficos y la inteligencia artificial, este año. El objetivo es impulsar el desarrollo de la supercomputadora Dojo, una plataforma de alto rendimiento diseñada para procesar y entrenar enormes cantidades de datos procedentes de los vehículos Tesla y mejorar sus sistemas de IA.

¿Qué es la supercomputadora Dojo?

Dojo es el nombre que recibe el proyecto de Tesla para crear una de las supercomputadoras más potentes del mundo, especializada en tareas de inteligencia artificial. Según Elon Musk, el fundador y consejero delegado de Tesla, Dojo tendrá una capacidad de cálculo de más de un exaflop, es decir, más de un billón de operaciones por segundo. Esto la situaría por encima del actual líder mundial, Nvidia, que alcanzó los 2,8 exaflops con su supercomputadora Selene en noviembre de 2020.

La supercomputadora Dojo está formada por varios módulos o nodos, cada uno de los cuales contiene un chip de IA personalizado diseñado por Tesla, llamado D1. Cada chip D1 tiene 7 nanómetros de tamaño y 354 milímetros cuadrados de superficie, y contiene 50 mil millones de transistores. Cada chip puede ofrecer hasta 362 teraflops de potencia de cálculo, y se conecta con otros chips mediante un sistema de interconexión de alta velocidad y baja latencia.

Cada módulo o nodo de Dojo contiene 25 chips D1, lo que equivale a 9 petabytes de ancho de banda y 9 petabytes de memoria. Cada nodo puede ofrecer hasta 9 petaflops de potencia de cálculo, y se conecta con otros nodos mediante un sistema de interconexión de fibra óptica. Según Tesla, un solo nodo de Dojo puede entrenar redes neuronales tan grandes como las que se usan en los actuales superordenadores de IA.

La supercomputadora Dojo está compuesta por varios nodos, que forman un clúster o exapod. Según Musk, el primer exapod de Dojo ya está en funcionamiento desde hace unos meses, y tiene una potencia de cálculo de 1,1 exaflops. Sin embargo, este no será el único exapod de Dojo, ya que Tesla tiene planes de construir más y aumentar su capacidad de cálculo.

¿Para qué sirve la supercomputadora Dojo?

La supercomputadora Dojo tiene como principal objetivo procesar y entrenar los enormes volúmenes de datos que generan los vehículos Tesla, que cuentan con cámaras, sensores y sistemas de conducción autónoma. Estos datos son esenciales para mejorar los algoritmos de IA que permiten a los vehículos Tesla conducir de forma segura, eficiente y adaptada a las condiciones del tráfico y del entorno.

Según Tesla, la supercomputadora Dojo permitirá entrenar redes neuronales más grandes, complejas y precisas que las actuales, y reducir el tiempo y el coste de entrenamiento. Además, la supercomputadora Dojo facilitará el aprendizaje federado, una técnica que permite entrenar modelos de IA de forma distribuida y colaborativa, aprovechando los datos de los vehículos Tesla sin comprometer su privacidad.

La supercomputadora Dojo no solo servirá para mejorar la conducción autónoma, sino también para otras aplicaciones de IA relacionadas con Tesla, como el reconocimiento de voz, la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural, la generación de imágenes y sonidos, la optimización de la batería y el rendimiento, la personalización de la experiencia del usuario, etc.

¿Por qué Tesla comprará hardware de Nvidia?

A pesar de que Tesla ha diseñado su propio chip de IA, el D1, para la supercomputadora Dojo, esto no significa que renuncie a comprar hardware de otros fabricantes, como Nvidia. De hecho, según Musk, Tesla planea gastar enormes sumas de dinero para comprar hardware de Nvidia este año, concretamente el chip H100, que es el más avanzado de Nvidia para tareas de IA.

El chip H100 de Nvidia es un procesador gráfico o GPU que forma parte de la arquitectura Ampere, la última generación de Nvidia. El chip H100 tiene 8 nanómetros de tamaño y 826 milímetros cuadrados de superficie, y contiene 54 mil millones de transistores. Cada chip puede ofrecer hasta 312 teraflops de potencia de cálculo, y se conecta con otros chips mediante un sistema de interconexión de alta velocidad y baja latencia llamado NVLink.

El chip H100 de Nvidia está diseñado para ofrecer un alto rendimiento en tareas de entrenamiento e inferencia de IA, así como en otras aplicaciones de computación de alto rendimiento, como la simulación, el análisis de datos, la visualización, etc. El chip H100 de Nvidia se utiliza en los sistemas DGX de Nvidia, que son plataformas integradas que combinan hardware, software y servicios para facilitar el desarrollo y el despliegue de soluciones de IA.

Según Musk, Tesla comprará hardware de Nvidia por valor de más de 1.000 millones de dólares este año, lo que equivaldría a unos 10.000 chips H100. Sin embargo, esta cifra podría ser mayor, ya que Musk afirmó que las apuestas para ser competitivos en IA son de al menos varios miles de millones de dólares al año. Además, Musk no descartó la posibilidad de comprar hardware de otros fabricantes, como AMD, que también ofrece chips de IA de alto rendimiento, como el Instinct MI300.

¿Qué beneficios tendrá Tesla al comprar hardware de Nvidia?

Tesla tendrá varios beneficios al comprar hardware de Nvidia para la supercomputadora Dojo, entre los que se pueden destacar los siguientes:

  • Aumentar la capacidad de cálculo de la supercomputadora Dojo, combinando los chips D1 de Tesla con los chips H100 de Nvidia, y aprovechando las ventajas de cada uno.

  • Acelerar el desarrollo y el entrenamiento de los modelos de IA de Tesla, utilizando las herramientas y los servicios de Nvidia, como el software CUDA, el framework TensorRT, la plataforma NGC, etc.

  • Ampliar el espectro de aplicaciones de IA de Tesla, explorando nuevas áreas y desafíos que requieren una mayor potencia de cálculo, como la generación de imágenes y sonidos, la simulación, el análisis de datos, la visualización, etc.

  • Mejorar la competitividad de Tesla en el mercado de la IA, posicionándose como una empresa innovadora y líder en el campo de la conducción autónoma y otras soluciones de movilidad inteligente.

¿Qué desafíos tendrá Tesla al comprar hardware de Nvidia?

Tesla también tendrá algunos desafíos al comprar hardware de Nvidia para la supercomputadora Dojo, entre los que se pueden mencionar los siguientes:

  • Integrar el hardware de Nvidia con el hardware de Tesla, asegurando una buena compatibilidad, escalabilidad y eficiencia energética.

  • Gestionar el enorme volumen de datos que generan los vehículos Tesla, garantizando su calidad, seguridad y privacidad.

  • Mantener el control y la propiedad de los datos y los modelos de IA de Tesla, evitando la dependencia o la fuga de información hacia Nvidia u otros proveedores de hardware.

  • Asegurar la fiabilidad y la robustez de los sistemas de IA de Tesla, evitando posibles errores, fallos o ataques que puedan comprometer su funcionamiento o su seguridad.

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