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テスラ AIデーで、汎用型人型ロボット発表、完全自動運転、スパコンのDOJOも

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テスラが、シリコンバレーで人材獲得のためにひらく、テスラ開催イベント(AIデー)にて、汎用人型ロボット「オプティマス」を発表した。(日本時間、10月1日,写真は、「Bumble-Cee」) 技術者のリクルーティングのために開くイベントなので、マニアックな内容だ。

孫さんがロボットへの興味をなくし、グーグルのロボット撤退など、暗いニュースが多かっただけに、テスラが「人型ロボット」を発表した意義は大きい。ただし、テスラだから、メディアが取り上げたというのが実態のようだ。人型ロボットの研究は長く、今回発表の人型ロボットは、驚きはなかったというのがロボットの研究者の多くの感想のようだ。(前回のAIデーから1年で発表できる段階のもの出したスピード感はテスラだからこそ。)

テスラ車が、トランスフォーマーのように、人型に変身するなどのビックリは、もちろんない。

量産時には、2万ドル以下を目指すとのこと。

AI Dayは、この1年間での技術的なアップデートの報告でもあり、完全自動運転、スパコンについても紹介された、動画は3時間級で、じっくり説明を聞くことができる。

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テスラ(Tesla) AI DAY、人型ロボット

倒れた時のバックアップ用のワイヤーなどは無しの状態での、お披露目は初のようで、興奮気味にスタート。

テスラに使用のEV車のパーツ(胸の部分HW3)を使った人型ロボット。テスラ車に使われるテクノロジーを使う。

 

人の生活に入り込み人間のお手伝いをするロボット(荷物運び)

 

 

人の生活に入り込み人間のお手伝いをするロボット(水やり)

 

 

テスラで生産時に役に立つロボット

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完全自動運転 FSD(Full Self Driving)

58分くらいから。 

FSD(Full Self Driving)の開発に、16万の顧客が参加している。このデータが、爆発的に増え、テスラの開発を支えていくことになる。

 

自動運転時のプランニングの例として、以下のようなパターンを、ごく短時間で計算するには、、、

(1)歩行者がいる前を通過する(危険な運転)ケース

 

(2)歩行者の後ろを走り、右方向から来る車の間を通過して入るケース

 

(3)全部をやり過ごして(歩行者、車)から、通過するケース

 

この後、技術的な解説が続く。

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DOJO スーパーコンピューター ExaPOD(エクサ級)

車を作る会社が、なぜスーパーコンピューターを作るのか?という問いから。

テスラがやろうとしていることの根幹には、コンピューティングの進化が欠かせない。
そして、自前で、それを作るのがテスラ。なんでも自前。

AIの機械学習(ニューラルネットワーク)の膨大な演算処理をこなすのに、DOJOの開発は欠かせない。

完全に、テスラは、テクノロジー企業だ。(従来のイメージの車会社では全くない。)

 

 

 

 

SystemTray: 6個のTrainingTileがのる(54 PFLOPS = 9 x 6 PFLOPS)

 

 

 

 

 

 

 

 

このDOJOキャビネットが、集まってExaPOD 1.1EFLOP

 

「フロップス(FLOPS)」は、コンピュータの処理能力の単位で、1秒間に浮動小数点演算を何回できるか?

スーパーコンピュータ「京」は、1秒間に 10,000,000,000,000,000回(10ペタフロップス=10の16乗)

スーパーコンピュータ「富岳」(京の後継)は、京のざっくり100倍。 なので、1エクサ。 

大体、「富岳」と同じくらいと考えればよいのかなと。

 

Dojoチップ

Dojoシステムを強化するAIトレーニング チップを構築します。最小のトレーニングノードからマルチダイ トレーニング タイルまで、最先端のテクノロジーを実装します。すべての粒度で最大のパフォーマンス、スループット、帯域幅を実現する設計と設計を行います。物理的方法論、フロアプラン、およびチップの他の物理的側面指で指示を与えます。機能の正確性を確保するためのプレシリコン検証およびポストシリコン検証の手法を開発します。Dojoシステム全体でニューラル ネットワークの出力とパフォーマンスを最適化するためのコンパイラーとドライバーを作成します。Dojoの算術演算の形式と方法について詳しくは、最新のホワイトペーパーをダウンロードしてください。

 

Dojoシステム


シリコン ファームウェア インターフェースからDojoシステムを制御する高レベル ソフトウェアAPIまで、Dojoシステムを設計および構築します。高出力と冷却のための最先端技術で困難な問題を解決し、制御ループとスケーリングするモニタリング ソフトウェアを作成します。Teslaのデータセンターで使用できる次世代の機械学習コンピューティングを作成するために、機械、熱、および電気工学チームの力を最大限に活かし、システム設計のあらゆる側面に取り組みます。Teslaのフリート ラーニングと協力して、大規模なデータセットを使用してトレーニング ワークロードをデプロイし、Dojoを一般に公開する公開APIを設計します。

 

出典:
テスラ
テスラ(日本)

 

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