완전자율주행(FSD)을 가능하게 하는 테슬라 슈퍼컴퓨터 Dojo

 

테슬라의 완전자율주행을 가능하게 하는 Dojo

2019 년 4 월 22 일 Tesla Autonomy Day에서 처음 언급된 Dojo 슈퍼 컴퓨터는 일종의 신경망 훈련을 위해 특별히 설계된 슈퍼컴퓨터이다. Dojo란 뜻은 일본어로 일본무슬을 위한 학교, 훈련시설이라는 뜻이다.

Dojo 슈퍼 컴퓨터의 과제는  ‘ 소프트 웨어 실행속도’ 에 대한 문제라고 보면 된다.

생성되는 열, 스토리지 시스템에서 컴퓨터의 내부 메모리로 이동해야하는 데이터의 양,  즉 데이터 신경망(neural networks, NN) 훈련 실행 속도를 얼마나 빠르게 처리하는 지에 달렸다.

스토리지 시스템에서 새 데이터가 전달 될 때까지 기다리기 위해 실행을 일시 중지하거나 지연이 발생하면 안되고,

열 및 데이터 전송 문제를 해결하려면 오늘날 시장에서 최고의 솔루션을 구현하는 데 많은 기술과 돈이 필요하다.

 

 

Tesla의 자율주행은 Tesla가 수집한 자율주행 관련의 방대한 데이터들을 사용하여 대규모 데이터 센터에서 훈련된 NN와 관련이있다. Tesla FSD (일명 Autopilot) 시스템의 개발을 담당하는 R & D 부서에는 Autopilot 소프트웨어를 작업하는 소프트웨어 Jedi 마스터가 200 명에 달할뿐만 아니라 Dojo 슈퍼 컴퓨터 구축을 담당하는 100 명 이상의 하드웨어 엔지니어가 있다.

  

 

FSD(완전자율주행)소프트웨어가 탑재 된 도로상의 모든 Tesla 차량 (활성 또는 그림자 모드에서 실행)은 교통 상황을 데이터로 저장하며 NN 훈련에 사용할수있는 상황은 익명으로 저장되어 Tesla 데이터 센터에 업로드된다. 

NN이 스스로 운전 방법을 배우면 OTA (Over-the-Air) 업데이트 기술을 사용하여 차량에 다운로드됩니다.NN은 일반적으로 프로그래머가 만드는 프로그램이 아니라 스스로 학습하고 자체적으로 규칙을 만들기도 하며 참조 예제를 사용한다.

 

NN?

명확하게하기 위해, 훈련되기 전에 이미 매우 복잡한 소프트웨어에 대해 "빈 시트"상태에 신경망이라는 용어를 사용한다.

의도한 기능을 수행 할 수있도록 훈련된 NN에 AI를 사용한다.

NN 훈련은 엑셀에 비유해볼 수 있겠다. 데이터에서 정보를 추출하고, 집계하며, 상관 관계를 파악하고, 공통 요건을 찾고, 원인과 결과를 찾은 다음 이러한 내용을 셀에 저장하는 데 사용된다. 수식을 사용하여 셀 간의 관계를 정의하고 결과 해석 규칙을 추가하고 입력 할 수있는 매개 변수를 기반으로 보고서와 그래프를 생성한다. 

 

훈련이 하는 일은 데이터를 규칙과 설명으로 바꾸는 것이다.

데이터의 일부 규칙은 다른 규칙보다 더 중요하기도 하고,  일부 데이터의 설명은 다른 규칙보다 선호된다. 인간 프로그래머는 그러한 규칙이나 설명을 작성하거나 중요성을 계산하지 않는다. 프로그램이 스스로 스프레드 시트를 채우고 구성하는 방법에 따라 일반 시스템, 재고 시스템, 주식 거래 또는 마케팅 시스템 또는 정치 캠페인을 실행하거나 게임을 하는 여러 쓰임새로 이용 될 수 있다. 

 

NN이 기능하는 AI가되도록 훈련하는 가장 간단한 예 : 훈련 목표는 의학적으로 사용할 수있는 새로운 분자를 발견하는 것이라고 가정하자. 먼저 원하는 크기와 복잡도의 빈 NN을 선택한 후 -> 테스트 된 수천 개의 화학 공식 (약 100,000 개 분자 공식)을 수집-> 절반은 긍정적 인 영향을 미칠시 "좋음"으로 표시되고 나머지 절반은 "나쁨"으로 표시 한다. 

출처: https://cleantechnica.com

Dojo 컴퓨터에 대한 우려

Elon Musk는 최근 Dojo 슈퍼 컴퓨터가 현재 0.01 % 준비되었으며 1년 내에 작동 될 것이라고 말했다. 다만 이런 그의 많은 사람들을 혼란스럽게 했다. 현재 0.01 %이고 1년 만에 100 % 준비가 된다는 것은 1년 이내에 나머지 99.99 %를 성공시킬 수 있다는 것이고 이에 의문을 제기하는 사람들이 많다. 

새로운 정보에 따르면 0.01 %의 의견은 Dojo 슈퍼 컴퓨터의 설계를 검증하는 데 사용된 작업 프로토 타입에 대한 것이라고 한다.

 Dojo 프로토 타입은 FPGA (Field Programmable Gate Array) 칩에서 작업 중이었으며 일론머스크는 FPGA 프로토 타입 컴퓨터를 의도 한 Dojo 컴퓨터 크기의 0.01 %에 불과하다고 설명하고 0.01 %는 실제 크기 측정치보다 비유적인 표현에 가깝다고 보면 되겠다.

 

Tesla가 현재 계획하고 있는 FSD 의 필요한 속도에 도달하려면 특수 Dojo 컴퓨터를위한 맞춤형 CPU가 필요하다.  현재 하드웨어는 모든 FSD AI 시스템을 제 시간에 만들만큼 빠르지 않다. ( 그렇지만 앞으로 위성별자리를 통해 빠른 인터넷 제공이 가능해지니 기다려봄직하다) 아래에 추가로 이전에 작성한 관련 포스팅 링크를 첨부한다.

 

1. 완전자율 주행이 현재 어려운 이유 

rdx-live.tistory.com/118

테슬라 오토파일럿 딥러닝이 레벨 5 자율주행을 해결하지 못하는 이유

2..빠른속도의 인터넷이 가능한 스타링크의 내용

rdx-live.tistory.com/210

스타링크(starlink) 베타서비스와 기존 인터넷의 차이점

출처: cleantechnica.com/2020/11/21/tesla-dojo-supercomputer-explained-how-to-make-full-self-driving-ai/

Tesla Dojo Supercomputer Explained — How To Make Full Self-Driving AI

Author Bella