每天1600亿帧视频咋处理？马斯克：可用于训练FSD自动驾驶的不到1%

每天1600亿帧视频咋处理？马斯克：可用于训练FSD自动驾驶的不到1%马斯克回应称：“管理这些数据是极其困难的。我们忽略（根本不存储）或删除几乎所有的数据。重要的训练视频是罕见的，比如奇怪和繁忙的十字路口，所以不到所有视频的1%。”马斯克补充道：“特斯拉受到人工智能训练计算的限制。英伟达+Dojo解决了这个问题。”上周，马斯克表示，训练计算很快就不会成为扩展其FSD软件的限制因素。他说，特斯拉将使用英伟达和自己定制的Dojo超级计算机来处理特斯拉不断增长的车队的大量数据，并训练其FSD软件。特斯拉上周还启动了1万个英伟达H100GPU集群，马斯克表示，在公司的测试中，该集群的速度是A100的三倍。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1382233.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1382233.htm

谷歌公布其训练 PaLM 模型的超级计算机细节

谷歌公布其训练PaLM模型的超级计算机细节谷歌的PaLM模型是迄今为止其公开披露的最大的语言模型，谷歌通过将其分割到由4,000个芯片组成的两台超级计算机上，历时50天训练而成。此外，Midjourney也使用该系统来训练其模型。谷歌称，对于同等规模的系统，采用这些芯片比基于英伟达A100芯片的系统快1.7倍，省电1.9倍。但谷歌没有与英伟达目前的旗舰产品H100芯片进行比较，因为H100是在谷歌的芯片之后上市的，而且是用更新的技术制造的。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

马斯克：特斯拉不再需要用激光雷达采集 FSD 训练数据

马斯克：特斯拉不再需要用激光雷达采集FSD训练数据https://www.ithome.com/0/766/863.htmLuminarTechnologies近日在其致股东的信函中提到，电动汽车制造商特斯拉是其2024年第一季度最大的LiDAR（激光雷达）产品客户，当季特斯拉贡献了Luminar超过10%的收入。但根据埃隆・马斯克最近的表态，Luminar未来来自特斯拉的业务可能会减少。

马斯克称到2024年底特斯拉的AI训练能力将相当于约85000件H100 芯片

马斯克称到2024年底特斯拉的AI训练能力将相当于约85000件H100芯片早在今年1月，埃隆-马斯克（ElonMusk）在确认对特斯拉Dojo超级计算机投资5亿美元（相当于约1万个H100GPU）的同时，还宣布这家电动汽车巨头"今年在英伟达硬件上的花费将超过这个数字"，因为"在人工智能领域具有竞争力的赌注目前每年至少有几十亿美元"。现在，埃隆-马斯克（ElonMusk）透露了他在人工智能方面的真正雄心壮志：到2024年底，特斯拉的人工智能训练计算能力将同比增长约467%，达到85000等效单位的NVIDIAH100GPU。这种激进的扩张已经迫使特斯拉牺牲其自由现金流。作为2024年第一季度财报的一部分，这家电动汽车巨头透露，"受第一季度库存增加27亿美元和人工智能基础设施资本支出10亿美元的影响，该季度自由现金流为-25亿美元。"埃隆-马斯克（ElonMusk）也在其人工智能企业xAI积极部署人工智能计算能力。我们在最近的一篇文章中指出，xAI目前可能拥有2.6万到3万块英伟达（NVIDIA）的人工智能显卡。英伟达的H100芯片预计将在今年某个时候让位于最新的GB200GraceBlackwell超级芯片。该芯片结合了一个基于Arms的GraceCPU和两个BlackwellB100GPU，可以部署一个包含27万亿个参数的人工智能模型。此外，这款超级芯片在执行聊天机器人提供答案等任务时，速度有望提高30倍。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1428471.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1428471.htm

马斯克公布特斯拉FSD V12最新进展：约2周内上线使用

马斯克公布特斯拉FSDV12最新进展：约2周内上线使用从此前的报道来看，特斯拉FSDV12采用了深度学习技术，可通过大量的数据训练，使得特斯拉汽车能够更加准确地识别路况、交通信号、行人以及其他车辆等信息。特斯拉表示：特斯拉FSD不依赖高清地图，这意味着Autopilot可以在汽车以前从未见过的地方启用。值得一提的是，马斯克从2016年就宣称特斯拉汽车将具备完全无人驾驶功能，但直到今天，该功能依旧没有实现，并已经过去了7年之久。目前，特斯拉官方还暂未公布FSD上线的具体时间。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1396513.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1396513.htm

Meta 新建两座数据中心集群：内含超 4.9 万块英伟达 H100 GPU，专门训练 Llama3

Meta公司当地时间12日通过官方新闻稿公布了两座新的数据中心集群，该公司正希望通过英伟达的GPU，在以AI为重点的开发中脱颖而出。据悉，这两座数据中心的唯一目的，是在消费者特定应用领域（包含声音或图像识别）中进行AI研究和大语言模型的开发，每个集群都包含了24576块英伟达H100AIGPU，将用于自家大语言模型Llama3的训练。两座新建的数据中心集群都具有400Gbps互联功能，其中一个集群采用了Meta基于Arista7800自主开发的Fabric解决方案，而另一个集群则采用了英伟达的Quantum2InfiniBandFabric，以确保无缝互连体验。此外，集群基于Meta自家的开放式GPUGrandTetonAI平台，可通过提高主机到GPU的带宽和计算能力，充分利用现代加速器的功能。Meta官方表示，这些集群的高性能网络结构的效率及关键存储决策、配合每个集群中的H100GPU，能够为更大、更复杂的模型提供支持，为通用人工智能产品开发、AI研究的进步铺路。Meta首席执行官扎克伯格1月表示，预估到今年年底，我们将拥有大约35万片英伟达H100加速卡，如果算上其它GPU的话，其计算能力相当于60万片H100。via匿名标签:#Meta#AI频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot