테슬라, 자율주행 슈퍼컴퓨터 솔루션 공개

새로 공개된 테슬라 클러스터 (좌) 클러스터의 네트워크 스위치(우) (출처 :  Karpathy/Tesla)

 

Andrej Karpathy 테슬라 AI 선임 이사는 이번 주 CCVPR 2021(Computer Vision and Pattern Recognition)에서 열린 프레젠테이션에서 테슬라가 자율주행 프로젝트 데이터를 처리하는 데 사용하는 대형 슈퍼컴퓨터를 선보였다. 이 클러스터는 각각 Nvidia의 A100 GPU (80GB 모델) 8개로 구동되는 720개 노드를 지원하며 시스템 전체에서 5,760개의 GPU를 제공한다. 이 가속기 화력은 초당 1.6TB의 전송 속도를 가진 10페타 바이트의 "핫 티어"NVMe 스토리지로 보완된다.

 

선임 이사는 세계에서 다섯 번째로 강력한 슈퍼컴퓨터라고 주장했다. "컴퓨터 비전은 우리가 하는 일의 핵심이며 Tesla 오토파일럿을 가능하게 한다. 오늘날 이동 중인 모든 Tesla 차량에서 나오는 엄청난 양의 데이터를 처리하려면 상당한 컴퓨팅 성능이 필요하다. 이 데이터셋은 플릿 차량에서 얻을 수 있으며 대규모 신경망을 교육하고 많은 실험을 수행해야 한다."

 

샘플링된 Tesla의 8개 카메라에서 각각 초당 36프레임으로 실행되고 "다양한 시나리오"를 캡처하는 10초 분량의 비디오 100만 개의 클립이 수집되며, 이 비디오에는 60억 개의 개체 라벨 (정확한 깊이 및 속도 데이터 포함)과 총 1.5 페타 바이트가 포함되어있다.

 

Nvidia의 마케팅 자료에 따르면 각 A100은 최대 9.7 테라 플롭을 수행할 수 있으며, Selene 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템에 대한 벤치마킹에서 8개의 A100 노드는 각각 약 113.3 Linpack 테라 플롭 (동반 프로세서 포함, GPU당 최대 14.2 테라 플롭)을 제공한다. 720개의 8-A100 노드 후에는 약 81.6개의 페타 플롭을 얻을 수 있다.

 

인터뷰에서 선임 이사는 비전 기반 자동화는 레이저를 사용하여 자동차 주변 공간의 3차원 지도를 만드는 Lidar를 통합하는 것보다 훨씬 더 어렵다는 것을 인정했다. 2차원 카메라는 안개를 통해 보는 것과 같은 특정 시나리오에서 어려움을 겪는다. 그러나 표준 카메라와 함께 Lidar를 함께 사용하면 두 사람이 보고 있는 내용에 대해 의견이 일치하지 않을 때 사용할 센서를 결정하는 소프트웨어에 문제가 발생할 것이라고 주장한다. 단 하나의 센서에 초점을 맞춘 Tesla는 더 비싼 Lidar 센서가 필요하지 않을 정도로 컴퓨터 비전을 완벽하게 만들 수 있다.

 

'Project Dojo'는 테슬라의 비전만 있는 자율주행 시스템을 완전히 실현하기 위한 발판을 마련할 개발 중인 컴퓨터 시스템이다. Dojo는 GPU 클러스터가 아닌 신경망 교육에 최적화된 자사의 칩을 사용한다. 이 기술에 대한 구체적인 세부 사항은 거의 없지만, 이번 시연은 미래에 어떤 일이 일어날지 보여주는 좋은 기회가 될 것이다.

 

 

[출처]

https://www.inputmag.com/tech/tesla-showed-off-its-massive-supercomputer-for-self-driving-data-processing

Tesla shows off the massive computer it uses to process data for self-driving software

https://www.hpcwire.com/2021/06/22/ahead-of-dojo-tesla-reveals-its-massive-precursor-supercomputer/

Ahead of 'Dojo,' Tesla Reveals Its Massive Precursor Supercomputer

 

Editor Lucy