文章標籤：

文章分享：

收藏0 分享

BIOSTAR映泰推出 MS-X7433RE 工業運算解決方案小巧設計完美結合空間利用與強大工業級效能

COUGAR 搖搖沙發 FIDOM 與 CROSSER GOLD 電競椅凳開箱

豪宅機殼的頂峰? LIANLI 聯力O11 Vision Compact 機殼，打造頂級視覺機殼的標竿

我超有形！NZXT H7 Flow 2024 開箱組裝 / 極簡美學俐落線條

+ MORE活動推薦：

: GEX PRO 850W玩家開箱體驗分享活動
卓越性能，超值選擇 GEX PRO 系列通過 80 PLUS 金牌認證，實現高達 ...

: 體驗極速WiFi 7！MSI Roamii BE Lite Mesh
第一名 guanrung1110 https://www.xfastest.com/thread-293988-1- ...

: 極致效能為遊戲而生 990 PRO SSD 玩家體驗
[*]極致效能固態硬碟 [*]PCIe 4.0 速度大幅提升 [*]優化的電源效率 ...

: Micron Crucial PRO D5 6400超頻版玩家開
解銷更快的遊戲速度！利用低延遲遊戲記憶體的強大功能利用 Cruci ...

[業界新聞] Tesla 使用 NVIDIA A100 GPU 的超級電腦於訓練自駕車的 AI 網路

[複製鏈接]| 回復

電梯直達

1^#

lin.sinchen 發表於 2021-6-29 14:05:26 | 只看該作者 |只看大圖回帖獎勵

|倒序瀏覽 |閱讀模式

特斯拉 (Tesla) 人工智慧部門資深總監 Andrej Karpathy 於CVPR 2021 大會中，說道自家用於訓練自動輔助駕駛與自動駕駛功能的深度神經網路超級電腦，採用 NVIDIA A100 GPU。

而這台超級電腦叢集有著 720 個節點，每個節點搭載 8 顆 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU，總共有著 5,760 個，以及 1.8 exaflops 的運算效能、10PB "hot tier" NVMe 儲存設備達到 1.6TBps 的速度，並有著 640Tbps 的總切換能力。

特斯拉在其開發週期的核心，為汽車產業提供前所未有的運算水準，讓自動駕駛車的工程師們能夠以最先進的技術，高效率地完成傾注畢生心血的工作。

特斯拉的開發週期始於汽車。以「影子模式 (shadow mode)」運行的深度神經網路，在不實際控制車輛的情況下，會在汽車的行駛過程中悄悄進行感知並做出預測。

此時這些預測內容與錯誤或誤判的情況會被記錄下來，接著，特斯拉的工程師使用這些執行個體，建立一個複雜且多元場景的訓練資料集，讓深度神經網路 (DNN) 更加完善。

特斯拉收集了約一百萬個以 36 FPS 錄製的十秒鐘畫面，累計出高達 1.5PB 的資料量。接著，深度神經網路在資料中心反覆執行這些場景，直到未出現任何錯誤。最後，再將訓練完的深度學習神經網路送回車輛，並再次展開這個過程。

除了全面且完整的訓練外，特斯拉的超級電腦亦提供自動駕駛車的工程師們，擁有在開發過程中進行實驗和反覆運算所需的效能。

接著，這些深度神經網路能以較過去快速反覆運算的速度還要更快的方式，運行訓練資料集。

觀看完整的 CVPR 議程內容

更多圖片 小圖大圖