Tesla, Inc. das Unternehmen für saubere Energie, das mehr zu bieten hat als nur einige der begehrtesten Elektroautos der Welt, ist anscheinend auf der Suche nach einer besseren Infrastruktur für seine Rechenzentren. Laut einer neuen Stellenausschreibung auf der Tesla-Website (entdeckt von Elektrek) sucht das Unternehmen einen „Sr. Engineering Program Manager, Data Centers“. Diese Einstellung ist in der Regel ein guter Schritt für jedes Unternehmen, das den Betrieb von Rechenzentren plant, die auf kundenspezifischem oder proprietärem Silizium basieren – vielleicht will Tesla ein Dojo für seine Dojo-KI-Beschleuniger bauen?
„Diese Rolle wird das End-to-End-Design und die Entwicklung von Teslas erstem Datenzentrum seiner Art leiten und wird eines der wichtigsten Mitglieder des Ingenieurteams der Fabrik sein.“
Die Stelle ist in Austin, Texas, angesiedelt, wo das Unternehmen mehrere Einrichtungen mit Schwerpunkt auf Fertigung und Forschung und Entwicklung unterhält. Das bedeutet jedoch nicht, dass die Auswirkungen nur in Austin zu spüren sein werden – vor allem, wenn man bedenkt, dass Tesla einige der Rechenzentren von X (ehemals Twitter) in Sacramento übernommen hat. Es ist auch unklar, ob Tesla nur übertreibt, wenn es darum geht, dass diese Rechenzentren die ersten ihrer Art“ sein werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, diese Definition zu erfüllen, die nicht so viel technische Arbeit erfordern, wie man erwarten würde.
Tesla kündigte sein Dojo D1 (der Produktname scheint sich inzwischen in Dojo V1 geändert zu haben) ursprünglich für 2021 an und versprach gleichzeitig, die verfügbare Rechenleistung für das Unternehmen zu erhöhen, um seine selbstfahrenden KI-Systeme zu trainieren. Damals sollten diese Dojo-ASICs (Application-Specific Integrated-Circuit) jeweils bis zu 50 Milliarden Transistoren tragen und rund 362 TeraFLOPs Leistung pro kundenspezifischem Chip liefern.
Exponential improvement coming to FSD Beta once Dojo is up and running. pic.twitter.com/iDddgQ0Lzl
— Tesla Owners Silicon Valley (@teslaownersSV) June 21, 2023
Es ist unklar, ob Tesla in der Zwischenzeit mit dem Design herumgespielt hat (obwohl wir das für wahrscheinlich halten). Was wir wissen, ist, dass Elon Musk klargestellt hat, dass die erste Generation des Schiffes keine allgemeine KI-Verarbeitung beinhalten wird und sich stattdessen auf die Beschleunigung des „Videotrainings“ für die Computer-Vision-Systeme des Unternehmens konzentrieren wird. Laut Musk wird V2 von Dojo diese Einschränkungen beheben und schließlich ein vollwertiger, allgemeiner KI-Prozessor werden, nicht unähnlich dem druckfrischen H100 und dem DGX GH200 Supercomputersystem von NVIDIA.
Tesla hat eine Reihe von GPU-Beschleunigern von Nvidia gekauft. Das Unternehmen prahlte bereits damit, als es „nur“ 7.360 A110-Beschleuniger einsetzte. Diese Zahl hat sich jedoch erhöht, und das Unternehmen will bis Oktober 2024 bis zu 100 ExaFLOPs zur Verfügung haben (wobei der Einsatz seines Supercomputers Dojo bereits eingerechnet ist).
Die Entwicklung und Bestellung eigener kundenspezifischer ASICs und universeller KI-Beschleuniger durch Tesla dürfte dem Unternehmen eine bessere Kontrolle über die Leistungsmerkmale geben und die Gesamtbetriebskosten (TCO) für seine Rechenzentren senken. Andererseits schöpfen heutzutage alle Unternehmen, die Silizium entwickeln, meist aus demselben Topf mit der Marke TSMC, und es gibt nur eine begrenzte Kapazität für alle.
Auch wenn Tesla durch die Entwicklung und Integration seiner eigenen HPC-Systeme (High-Performance Computing) wahrscheinlich einige Vorteile genießen wird, ist es unwahrscheinlich, dass Elon Musk weniger Gründe finden wird, sich darüber zu beschweren, dass „jeder und sein Hund“ GPUs kaufen. Es gibt nur eine begrenzte Anzahl von Wafern, die an die TSMC-Kunden verteilt werden können, und die m
