Tesla AI Day 2022: все, что мы узнали о Tesla Bot, Dojo и многом другом

Первый прототип Optimus, кодовое название бота Tesla, машет рукой на мероприятии Tesla AI Day 2022.

Команда искусственного интеллекта Tesla вышла на сцену в пятницу вечером на втором ежегодном Дне искусственного интеллекта компании, чтобы продемонстрировать, как далеко продвинулись их исследования в области автономных роботов и транспортных средств. На Tesla AI Day 2022 мы впервые увидели робота Optimus, прогуливающегося по сцене, обновления программного обеспечения для беспилотных автомобилей и первый взгляд на аппаратное обеспечение Dojo, лежащее в основе исследований Tesla в области искусственного интеллекта.

Первоначально запланированный на июнь, генеральный директор Tesla Илон Маск отложил презентацию до сентября, чтобы прототип Optimus заработал. «Это мероприятие предназначено для найма инженеров по искусственному интеллекту и робототехнике, поэтому оно будет очень техническим», — написал Маск в четверг. Отражая позицию Маска о том, что робот Tesla Bot будет «дружественным», Тесла опубликовал в Твиттере анимацию, в которой руки робота образуют символ человеческого сердца.

Мероприятие началось с короткого выступления генерального директора Илона Маска, перемежающегося краткой демонстрацией последней версии Optimus, которая имела множество открытых частей, но махала и ходила по сцене сама по себе без привязи. Это далеко от прошлогоднего первого Дня искусственного интеллекта, когда человек резвился по сцене в костюме Оптимуса. Но предстоит еще много работы, прежде чем Optimus станет сверхмощным автономным помощником, каким, по мнению Илона Маска, он мог бы быть.

«Экономическая производительность Optimus в два раза выше [людей]», — сказал Маск на сцене. «На самом деле неясно, каков на самом деле предел».

Что еще лучше, Optimus может поступить в продажу через три-пять лет, сказал Маск.

Ночь возлагала на Optimus больше, чем большие надежды Маска. Инженеры описали проблемы проектирования, чтобы заставить робота двигаться и распознавать вещи, как люди. Затем исследователи Tesla из команды, разработавшей программное обеспечение для автономного вождения Autopilot, рассказали об успехах своего программного обеспечения Full Self Driving (FSD), которое перемещает автопилот по шоссе на более сложные городские улицы. Последними пришли специалисты по аппаратному обеспечению, которые представили, на что действительно способен Dojo после того, как в начале следующего года начнут поступать аппаратные шкафы с сотнями микросхем.

Найдите подходящий автомобиль Просмотрите местный ассортимент

Вот что мы узнали на Tesla AI Day 2022.

Бот Тесла ходит и машет сам по себе

Мы все еще далеки от окончательной версии, которую мы видели в концепт-арте на прошлогоднем Дне ИИ, но наконец-то была представлена ​​рабочая версия Оптимуса. При весе 73 кг, с батареей на 2,3 кВтч в корпусе с сервоприводом и с использованием сторонних приводов, он ходил и качался сам по себе.

Чтобы подразнить публику, была выпущена следующая версия Optimus, более гладкая модель с металлическим корпусом, покрывающим его туловище и конечности, с приводами, изготовленными Tesla, но она была недостаточно проработана, чтобы двигаться самостоятельно, и просто махала. Как Маск часто говорил в течение ночи, их цель — «как можно быстрее произвести робота и сделать так, чтобы он как можно быстрее приносил пользу».

Да, Оптимус станет моделью девушки-кошки

Вскоре после раскрытия Оптимуса, и в буквальном смысле, когда он был за кулисами, пока его команда продолжала презентацию Теслы, Маск написал в Твиттере, что «естественно, будет версия нашего робота Оптимуса в виде девочки-кошки». Во втором ответном твите была показана фотография фигурки женщины на переднем плане — вероятно, Самус в Нулевом Костюме, как предполагает этот автор, — с рядами шасси роботов в форме гуманоидов женского пола за ней.

То ли Маск серьезно ли это, невозможно сказать, хотя в ответ на вопрос во время периода вопросов и ответов он намекнул, что Оптимус может выглядеть по-разному. «Мы хотим, чтобы у нас были действительно забавные версии Оптимуса», — сказал Маск. «Вы можете снять с робота шкуру разными способами».

Полное самостоятельное вождение увеличивается до 160 000 пользователей бета-версии

Команда автопилота Tesla объяснила, как далеко они продвинулись с полным самостоятельным вождением (FSD), которое расширило свою бета-версию с 2000 водителей Tesla в прошлом году до 160 000 в 2022 году. . Он по-прежнему доступен только в США и Канаде, хотя Маск заявил, что без нормативных проблем, связанных с каждой страной, в которую они будут расширяться, технически возможно, что Tesla может открыть бета-версию FSD во всем мире к концу года.

В своей презентации инженеры Tesla объяснили, как они ускорили процесс принятия решений автомобилем с миллисекунд до 100 микросекунд, что в десять раз быстрее. Команда показала, как специалисты FSD видят мир вокруг автомобилей Tesla в виде трехмерной геометрии и делают выбор в зависимости от того, что их окружает.

Обучить модель FSD делать такой выбор тоже непросто. Tesla собрала вместе три суперкомпьютера, также известную как суперкомпьютерная платформа Dojo, которая в настоящее время состоит из 14 000 графических процессоров — 10 000 для обучения и 4 000 для маркировки. Если вы изо всех сил пытались найти дефицитные графические процессоры, некоторые из них могли достаться Tesla.

Другие инженеры Tesla объясняли такие шаткие темы, как создание целой нейронной сети только для того, чтобы распознавать полосы на дорогах. Их ранние основанные на изображениях модели могли определять полосу, по которой ехала машина, а также полосу справа и слева, что работало на простых дорогах, таких как шоссе, но команда хотела создать систему для гораздо более сложных маневров, таких как поворот налево и направо на дороге. перекрестков, несмотря на многочисленные пересекающиеся полосы движения автомобилей, автобусов, велосипедистов и пешеходов.

Dojo быстрее, чем стек графических процессоров

Tesla начинает создавать массивный специализированный стек аппаратного обеспечения под названием Dojo, чтобы обучать свой ИИ всему видео, которое снимают его автомобили. и сияя обратно в компанию. Чтобы добиться производительности, необходимой команде ИИ для работы с хранилищем отснятого материала объемом 30 петабайт, Tesla сделала все возможное с аппаратным обеспечением.

Как объяснили инженеры, стек из 25 кристаллов Dojo (называемых D1) собран в плитку, которая может заменить шесть готовых блоков графических процессоров. Системные лотки из шести плиток в сочетании с 640 ГБ DRAM, разделенной на 20 карт, имеют высоту всего 75 мм (или около десяти iPhone 14, сложенных друг на друга), весят 135 кг и способны обеспечить вычислительную мощность 54 петафлопс или 54 квадриллиона операций с плавающей запятой. операций в секунду.

Два из этих лотков помещаются в шкаф (называемый ExaPOD) и загружаются всеми источниками питания, необходимыми для поддержания его на плаву. Несмотря на такое серьезное энергопотребление, что при тестировании в прошлом году инженеры увеличили мощность шкафа до более чем 2 мегаватт, что привело к отключению их подстанции и получению вызова из города, им удалось снизить коэффициент теплового расширения (КТР) — показатель. эффективности управления теплом — в три раза.

Для сравнения с заводской производительностью стандартный процесс занимает пять микросекунд со стеком из 25 кристаллов D1 и 150 микросекунд со стеком из 24 графических процессоров.

Вот только первое поколение этих устройств. Tesla планирует построить свой первый ExaPOD к первому кварталу 2023 года, и они планируют построить еще шесть. Но следующее поколение будет в десять раз лучше с более продвинутым оборудованием.

Tesla может предоставить Dojo компаниям для обучения своих ИИ

Tesla, безусловно, приложит все усилия для создания Dojo и интеграции его для обучения собственного ИИ, но в ответ на вопрос от Член аудитории AI Day, Маск сказал, что компания, вероятно, не будет продавать свои индивидуальные шкафы как бизнес. Вместо этого, возможно, Tesla продает вычислительное время в Dojo, как и Amazon Web Services, предположил он.

«Просто пусть это будет сервис, который вы можете использовать, который доступен в Интернете и где вы можете обучать свои модели. гораздо быстрее и за меньшие деньги», — сказал Маск.