|
特斯拉(Tesla)于CVPR 2021大會上颁布發表,推出專用于練習主動辅助駕驶與主動駕驶功效的深度神經收集超等计较機;该集群利用720個節點,每一個節點搭载8個NVIDIA A100 Tensor焦點GPU (共5,760個GPUs),實现1.8 exaflops的運算機能。
特斯拉在本次大會上也表露自家主動駕驶汽車的練習進程。在練習拓程中,特斯拉以“影子模式(Shadow mode)”運行的深度神經收集,在不现實節制車辆的环境下,會在汽車的行驶進程中寂静举行感知并做出展望。此時這些展望内容與毛病或误判的环境會被记實下来,接着,特斯拉的工程師利用這些履行實例,建立一個繁杂且多样場景的練習資料集,讓深度神經收集(DNN)加倍完美。
為此,特斯拉采集了约一百万個以36 FPS录制的十秒钟画面,累计出高达1.5PB的資料量。接着,深度神經收集在数据中間频频履行這些場景,直到未呈现任何毛病。最後,再将練習完的深度進修神經收集送回車辆,并再治療改善陽痿早洩,次開展這個進程。
GP去黑頭產品,U集群是特斯拉垂直集成主動駕驶的此中一部門。 (Source:NVIDIA)
特斯拉人工智能部分資深总监Andrej Karpathy暗示,這類以大量資料来練習深度神經收集的方法,必要利用“巨大的運算量” ,這也是為甚麼特斯拉利用高機能的A100 GPU来建立和摆設當前的超等计较機。
NVIDIA则阐明,采纳NVIDIA Ampere架構的A100 GPU,其機能表示较前一代晋升20倍,且可減肥產品推薦,以朋分多达七個GPU履行實例,并按照不竭變革的需求举行调解。GPU集群是特斯拉垂直集成主動駕驶的此中一部門,其經由過程跨越百万辆在路上行驶的汽車来完美和建立新功效,并延续改良。
据悉,特斯拉今朝摆設的深度神經收集布局,可讓二十名工程師同時在一個收集上事情,并區隔分歧的功效以举行同步開辟。接着,這些深度神經收集能以较曩現金板,昔快速频频運算的速率還要更快的方法,運行練習資料集。
Karpathy指出,计较機视觉是特斯拉举行研發及實现主動辅助駕驶的根基要素。要讓它真正凡士林保濕霜,阐扬感化,就得練習一個大型的神經收集并举行大量實行。這恰是特斯拉在運算范畴投入很多心力和資金的缘由。 |
|