Компания Tesla намерена практически вдвое увеличить свои вычислительные мощности, предназначенные для обучения нейросетей на графических процессорах. Ожидается, что процесс будет завершен уже во втором квартале 2026 года, что позволит компании существенно ускорить развитие технологий автономного вождения и робототехники.
Как сообщает инсайдер Сойер Мерритт, подобное расширение инфраструктуры призвано сократить циклы обучения для систем Full Self-Driving и роботов Optimus. Кроме того, увеличение ресурсов ускорит обработку языковых моделей и визуальных данных, что позволит Tesla оперативнее внедрять новые программные итерации.
Согласно ранним заявлениям представителей Tesla, компания активно наращивает мощь своих вычислительных кластеров, используя как ускорители Nvidia H100, так и собственную инфраструктуру Dojo. Такой подход обеспечивает необходимую пропускную способность для работы со сквозным обучением нейронных сетей, включая тонкую настройку моделей и обучение с подкреплением на основе отзывов пользователей.
Ранее в рамках мероприятий Tesla AI Day эксперты подчеркивали, что расширение парка GPU дает важное конкурентное преимущество: ускорение исследовательских экспериментов и возможность чаще обновлять алгоритмы. Это напрямую влияет на потенциал роста бизнеса за счет повышения эффективности систем автономного управления.
Напомним, что в отчете за четвертый квартал 2025 года Tesla официально подтвердила начало строительства нового суперкомпьютерного кластера Cortex 2 на территории Gigafactory в Техасе. Уже тогда руководство компании наметило план по кратному увеличению общего количества задействованных графических процессоров Nvidia H100 в первой половине 2026 года.
