Okuma 3.3 dkKategoriler: Çeviri, Danny Shapiro, SÜRÜŞ

Tesla’nın yapay zekadan sorumlu kıdemli direktörü Andrej Karpathy, bu hafta CVPR etkinliğinde, otopilot ve tam otonom sürüş yetenekleri için derin sinir ağlarını eğitmekte kullandığı şirket içi süper bilgisayarını tanıttı. 720 bağlantı ile 8 tane NVIDIA A100 Tensor Core GPU’dan (toplam 5.760 GPU) oluşan küme, 1.8 exaflop (saniyede 1.8 x 10^18 işlem) performans elde etmek için kullanılıyor.

Karpathy, “Bu gerçekten inanılmaz bir süper bilgisayar. Aslında flop açısından, bunun kabaca dünyanın 5 numaralı süper bilgisayarı olduğuna inanıyorum” dedi.

NVIDIA A100 GPU’lar, dünyanın en yüksek performanslı veri merkezlerine güç sağlamak için her ölçekte hızlanma sağlıyor. NVIDIA Ampere Mimarisi tarafından desteklenen A100 GPU, önceki nesle göre 20 kata kadar daha yüksek performans sağlıyor ve değişen taleplere dinamik olarak uyum sağlamak için yedi GPU örneğine bölünebilir.

GPU kümesi, Tesla’nın sürekli yeni özellikler geliştirmek için halihazırda yolda olan 1 milyondan fazla arabada kullanılan otonom sürüş yaklaşımının bir parçasıdır.

Arabadan Veri Merkezine

Tesla’nın döngüsel gelişimi arabada başlar. Gölge modunda (araç hareket etmese bile olası kazaları görmek için veri toplamaya yarayan mod) çalışan bir derin sinir ağı, aracı fiilen kontrol etmeden araç hareket halindeymiş gibi algılar ve tahminlerde bulunur.

Bu tahminler kaydedilir ve herhangi bir hata veya yanlış tanımlama olduğu zaman günlüğe kaydedilir. Tesla mühendisleri bu örnekleri derin sinir ağını iyileştirmek için zor ve çeşitli senaryolardan oluşan bir eğitim veri kümesi oluşturmak için kullanır.

Sonuç olarak saniyede 36 kare hızında kaydedilen ve toplamda 1,5 petabaytlık veri toplayan yaklaşık 1 milyon 10 saniyelik bir klip koleksiyonudur. Daha sonra bu derin sinir ağı hatasız çalışana kadar veri merkezinde bu senaryolar üzerinden tekrar tekrar çalıştırılır. Son olarak araca geri gönderilir ve işlem tekrar başlatılır.

Karpathy, derin sinir ağını bu şekilde büyük miktarda veri üzerinde eğitmenin büyük miktarda hesaplama gerektirdiğini ve bunu Tesla’nın yüksek performanslı A100 GPU’larla yaptığını söyledi.

Tesla-Sürekli İterasyon

Tesla’nın süper bilgisayarı, kapsamlı eğitime ek olarak, otonom araç mühendislerine geliştirme sürecinde deney yapmak ve tekrarlamak için gereken performansı verir.

Karpathy, otomobil üreticisinin kullandığı mevcut derin sinir ağı yapısının, 20 mühendisten oluşan bir ekibin aynı anda tek bir ağ üzerinde çalışmasına ve paralel geliştirme için farklı özellikleri korumasına izin verdiğini söyledi.

Daha sonra bu derin sinir ağları hızlı iterasyon için daha önce mümkün olandan daha yüksek hızlarda eğitim veri setleri aracılığıyla çalıştırılabilir.

Karpathy, “Aslında bilgisayar görüsü, yaptığımız işin geçim kaynağıdır ve otopilotu etkinleştirir. Bunun işe yaraması için devasa bir sinir ağını eğitmeniz ve çok fazla deney yapmanız gerekiyor. İşte bu yüzden hesaplamaya çok yatırım yaptık.” dedi.

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

Hesaplarınızda paylaşmak ister misiniz?

İlgili Yazılar