Tesla hat ein neues Dateiformat mit dem Namen .SMOL patentiert. Ziel ist es, einen der größten Engpässe beim Training moderner KI-Systeme zu beseitigen: langsames Datenladen, das selbst leistungsstarke GPUs ausbremst und ungenutzt lässt.
Gerade beim Training großer neuronaler Netze – etwa für FSD und Optimus – ist der Datenfluss inzwischen oft der limitierende Faktor, nicht mehr die reine Rechenleistung.
Die wichtigsten Eigenschaften von .SMOL
Das neue Format adressiert mehrere Kernprobleme klassischer Trainingspipelines:
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✅ 4× weniger IOPS (Input/Output Operations Per Second)
→ deutlich schnellerer Random Access, bessere GPU-Auslastung -
✅ 11 % kleinere Dateien
→ enorme Speicherersparnis bei Petabyte-großen Datensätzen -
✅ Header-first-Design mit Random Access
→ es werden nur exakt die Daten gelesen, die gerade benötigt werden -
✅ Native Tensor-Speicherung
→ keine aufwendigen Konvertierungen während des Trainings -
✅ Zeitlich synchronisierte Multi-Kamera-Daten
→ ideal für visuelle Wahrnehmungssysteme -
✅ Ein einheitliches Format für FSD und Optimus
Damit greift Tesla direkt an einer der teuersten Stellen moderner KI-Entwicklung an: Datenbewegung statt Rechenlogik.
Was bedeutet das für FSD, Optimus und Teslas KI-Strategie?
Der technische Hebel von .SMOL ist enorm:
1. Höhere GPU-Effizienz
Wenn GPUs nicht mehr auf Daten warten müssen, steigt die effektive Trainingsleistung, ohne zusätzliche Hardware zu kaufen.
2. Schnellere Iterationen
Kürzere Ladezeiten bedeuten mehr Trainingszyklen in gleicher Zeit – ein entscheidender Vorteil im KI-Wettlauf.
3. Skalierung über Fahrzeug- und Robotikdaten
Ein einheitliches Format für autonomes Fahren (FSD) und humanoide Robotik (Optimus) zeigt, wie stark Tesla beide Bereiche technologisch zusammenführt.
4. Kostenreduktion im großen Maßstab
11 % weniger Speicher klingt trivial – wird bei Exabyte-Skalierung jedoch zu einem massiven finanziellen Faktor.
Fazit
Mit .SMOL patentiert Tesla kein „kleines Detail“, sondern optimiert einen fundamentalen Flaschenhals moderner KI-Systeme. Während viele Wettbewerber auf immer größere Rechenzentren setzen, verbessert Tesla die Effizienz der gesamten Datenpipeline.
Das passt perfekt zur Tesla-DNA: vertikale Integration bis auf Dateiformat-Ebene.
Ob autonomes Fahren oder humanoide Roboter – wer schneller und günstiger trainiert, gewinnt langfristig den KI-Wettlauf.
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