ROUNDUP/'WSJ': FBI ermittelt wegen Falschangaben zu Model 3 gegen Tesla (Seite 29) | Diskussion im Forum

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Antwort auf Beitrag Nr.: 74.397.275 von faultcode am 29.08.23 13:24:22

Zitat von faultcode: ab Mitte September geht's hier richtig los und dann bis ins nächste Jahr hinein (mindestens):
...

...
https://www.spiegel.de/auto/tesla-autopilot-prozesse-zeigen-…

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Antwort auf Beitrag Nr.: 74.482.863 von faultcode am 14.09.23 19:03:27

Greg Wester ist dazu gestern auch etwas eingefallen und diese Aussage erscheint mir besonders interessant zu sein:

...

https://twitter.com/gwestr/status/1701857028288000279

=> also:
• Nvidia for training
• Dojo for simulation

Wenn aber der Tesla-Teilzeit-CEO seit 2021 schon tonnenweise Hardware (und Software) bei Nvidia bestellen lässt:

22.6.2021
Tesla Unveils Top AV Training Supercomputer Powered by NVIDIA A100 GPUs
‘Incredible’ GPU cluster powers AI development for Autopilot and full self-driving.
https://blogs.nvidia.com/blog/2021/06/22/tesla-av-training-s…

..dann heißt das aber mMn nichts anderes, daß Tesla sich in den nächsten Jahren vom Nvidia-Ökosystem bei HPC (High Performance Computing) abhängig machen wird:

...

...
https://developer.nvidia.com/hpc-sdk

20.7.2023
Tesla's Musk Needs Nvidia. He Wants Those AI Chips.
https://www.barrons.com/articles/tesla-elon-musk-nvidia-ai-c…
...“We’re using a lot of Nvidia (ticker: NVDA) hardware…we’ll actually take Nvidia hardware as fast as Nvidia will deliver it to us,”/EM...


Das ist aber genau das Gegenteil dessen, was mal mit Dojo angestrebt wurde.

[faultcode]

Antwort auf Beitrag Nr.: 74.482.707 von faultcode am 14.09.23 18:40:32

Dojo: Supercomputing vs. Cloud Computing (3) -- doch in Wahrheit Cloud Computing bei Tesla?

Mir sehen nämlich die von Jonas anvisierten "Tesla Network Services" viel mehr nach Diensten für hunderttausende an gleichzeitigen und zahlenden Nutzern*innen aus, also etwas, was ich vielmehr Cloud computing nennen würde und damit eher "general purpose" vom Konzept her ist.

Niemand verwendet für (schnödes) Cloud computing solche Spezial-Computerchips, außer er macht sich einen Spaß draus:

Tesla D1 Chip:


https://www.computerbase.de/2021-08/dojo-tesla-zeigt-eigenen…
...
Tesla nennt das Training Tile das aktuell größte „organische Multi-Chip-Modul“ in der Industrie. Für das Design habe Tesla vollständig neue Tools entwickeln müssen, die es zuvor nicht gegeben habe. --> "purpose-built"/FC


Natürlich ließ and lässt man ganz verschiedene Applikationen traditionell auch in einem Supercomputer laufen (geschrieben in sehr verschiedenen Programmiersprachen, ja, auch in Python z.B.: https://user.cscs.ch/tools/interactive/python/), aber das "purpose-built" erscheint mir in diesem Zusammenhang wichtig zu sein (es ist ja auch dort aus gutem Grund eine "cray-python"-Umgebung und nicht die vom Download bei python.org ).
Und das machte auch mMn am Anfang auch noch Sinn in Bezug auf das Ziel "Tesla Full Self-Driving".

Denn wäre das nicht so, dann müsste eigentlich die Marktkapitalisierung des mMn letzten, großen und universellen US-Anbieters von Supercomputern in den USA, nämlich HPE, die von Tesla überrunden und eine Atos-Aktie (~) nicht am Boden herumkrebsen, ISIN FR0000051732: https://www.wallstreet-online.de/aktien/877757-atos-aktie.

Aber wer bitte stellt sich schon eine HPE Cray Exascale (**) oder Atos BullSequana XH3000 (~) ins Haus, nur um damit "Third party services" an eigene und Dritt-Kunden anzubieten?

(**) https://www.hpe.com/us/en/compute/hpc/supercomputing/cray-ex…
(~) https://atos.net/de/2023/pressemeldungen_2023_02_09/atos-bau…

Mal abgesehen davon, daß HPE mit seinen HPE Cray Supercomputern auch ins Cloudgeschäft und bis an die "Edge" will oder auch Cloud-Kunden für ihr Supercomputing-Geschäft begeistern möchte:

The HPE Cray software stack prepares your environment to perform like a supercomputer and run like a cloud. (**)

Aber das ist eine anderen Baustelle.

Mal schauen, wie lange es dauern wird bis Tesla sowas (**) wackelfrei hinbekommen könnte

[faultcode]

Antwort auf Beitrag Nr.: 74.482.650 von faultcode am 14.09.23 18:33:57

Dojo: Supercomputing vs. Cloud Computing (2) -- "LLM Engineer, Dojo"

Daneben unternimmt Tesla aber auch auf Dojo mittlerweile offenbar Dinge, die vom Thema "Full Self-Driving" mMn stark abweichen, nämlich die Beschäftigung mit Large language Models (LLM's): https://www.tesla.com/careers/search/job/188992?source=Xai (+)

"• Setup and train large language models (BERT, GPT-3, etc.) and other state-of-the-art neural networks"

(
der Zusammenhang zwischen PyTorch und BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) und GPT(-2) ist so:
PyTorch-Transformers -- PyTorch implementations of popular NLP Transformers (Natural Language Processing): https://pytorch.org/hub/huggingface_pytorch-transformers/
GPT (Generative Pre-Training) variants: https://github.com/iVishalr/GPT
)

=> das Ziel-System ist aber auch hier mMn recht klar der FSD computer in den Tesla-Autos: "Work with many of the same great engineers who delivered Tesla’s custom FSD computer."

Aber was will Tesla damit eigentlich erreichen? Das Tesla-Auto zur "X-Sprachbude" (vormals Twitter) erweitern? Aus dieser Stellenanzeige geht das nämlich mMn nicht hervor.

Wie dem auch sei: eigentlich sind wir hier schon nicht mehr so richtig "purpose-built". Denn eigentlich müsste es mMn spätestens nun heißen: "dual-purpose-built":
- "processing real world video data"
- ???

Jonas spricht oben nur von den "Tesla Network Services (SaaS)" und sagt ausdrücklich: "Nor have we given Tesla credit for any non-auto-related revenue streams."

Es ist mMn recht klar, daß sich diese "Tesla Network Services" auf Tesla's "Processing of real world video data" bezieht und nicht auf Daten aus Dojo's Large language models. Am Ende schreibt er sogar: "Dojo is designed to process visual data which can lay the foundation for visual-based AI models such as robotics, healthcare and security."

=> also an dieser Stelle kann ich nur sagen: so ganz scheint sich der Herr Jonas noch nicht im Klaren über Dojo zu sein

[faultcode]

Antwort auf Beitrag Nr.: 74.461.974 von faultcode am 11.09.23 13:45:57

Dojo: Supercomputing vs. Cloud Computing (1) -- kompatibel?

ich habe mir Adam Jonas' / Morgan Stanley Dojo-Abhandlung mal in Gänze (wie oben verlinkt) durchgelesen. Und dabei ist mir am Ende diese Frage (ohne, daß ich bislang dazu viel recherchierte) aufgekommen:

• sind die Konzepte Supercomputing und Cloud Computing überhaupt kompatibel zu einander?

<auch wenn sich die Grenzen beim "Supercomputing" immer weiter auflösen, was man mMn v.a. bei Nvidia gut beobachten kann>


Aber als erstes: Adam Jonas hat zu seiner Abhandlung offensichtlich ausschließlich "AI experts at MS" (Morgan Stanley) befragt nach Eigenangaben. Alleine das wirft schon Fragen (bei mir) auf. Obwohl, oder gerade, weil ich auch in beiden kein Experte bin.

Aber zurück zu Dojo: Jonas nennt Dojo Tesla's ganz klar Tesla's "Supercomputer" und Tesla sagt das auch so (+):

(*) "Dojo is a purpose-built supercomputer designed in-house by Tesla to train the full-self-driving (FSD) system that sits inside every Tesla vehicle.", Jonas/MS, siehe oben

Und das scheint mir in diesem Zusammenhang wichtig zu sein: "purpose-built"

(*) damit ist die Aufgabe mMn eigentlich recht klar beschrieben. Gut, alle (wichtigen) Angaben zur eingesetzten Software fehlen bei Jonas. Aber das kann man aus anderen Quellen herleiten, z.B. den aktuellen Dojo-Stellenanzeigen von Tesla in Palo Alto: https://twitter.com/Tesla_AI

=>
• C++
• assembly code (Assembler)
• Python --> PyTorch: Machine-learning (open source) für Python
• LLVM (Zwischensprache, Compiler-Unterbau-Architektur), git (verteilte Versionsverwaltung), Jenkins (automation of software development)

Beim Target (also dem Chip-Design im FSD-Computer) sind auch noch gefragt:
• C/C++
• (System) Verilog (Hardwarebeschreibungssprachen), UVM (Universal Verification Methodology)

[faultcode]

https://hey.bild.de/index_desktop.html?featured_prompt_id=6d…



Ich so:




die KI dann so:




Tags: alternative Optionen

[faultcode]

Antwort auf Beitrag Nr.: 74.448.492 von faultcode am 07.09.23 20:07:49

Zitat von faultcode: Tesla China:
...
=> die zügigsten Preissenkungen aller Zeiten nach einem Revamp eines Auto-Modells in Massenproduktion?

https://twitter.com/MoneybaII_R/status/1701493665204728188

Durch Q3 kann sich Tesla als "Wachstumsunternehmen" noch irgendwie durchmogeln mMn.

In Q4 fliegt diese Illusion dann mMn (langsam) auf, weil die weltweiten Produktionseinschränkungen, die bereits in Q3 erfolgten, dann für alle sichtbar werden entlang der ganzen Lieferkette.

[faultcode]

der Tesla-Teilzeit-CEO mit Wohnsitz in Südtirol?
St. Kassian: https://de.wikipedia.org/wiki/St._Kassian


aus: Süddeutsche Zeitung Nr.170 vorn 26.7.2023

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Antwort auf Beitrag Nr.: 74.439.417 von faultcode am 06.09.23 14:05:58

12.9.
Tesla, suppliers to invest $15 bln in Mexico factory - local governor
https://www.reuters.com/business/autos-transportation/tesla-…
...
A state governor in Mexico said on Monday that Tesla (TSLA.O) and its suppliers would invest $15 billion over the next two years in a factory that is still under construction, an amount that is triple what Mexican officials previously announced.
...

Speaking at an event, Nuevo Leon Governor Samuel Garcia said the facility will now involve thrice that amount.

Neither Tesla's press office nor Nuevo Leon officials responded after hours to a request for comment on the governor's comments.

"Just Tesla and its suppliers will generate an investment of $15 billion in two years," the governor said, adding that this "enormous amount" will require the state to spend more on highways and other public works.
...


=> Ausrede für die nächste Kapitalerhöhung?

[faultcode]

Antwort auf Beitrag Nr.: 74.044.545 von faultcode am 22.06.23 13:50:31

Adam Jonas / Morgan Stanley entdeckt zum gefühlt 23. Mal die "KI" bei Tesla. Nun wieder Buy nach Hold:

...

...
https://twitter.com/sirfupdate/status/1701057462806425892

megalang. Das liest kein Mensch, sondern die Algo's kaufen die Aktie hoch