Ang Tesla usa ka kompanya sa paghimo sa awto sa Amerika nga gitukod ni Elon Musk sa 2003.
Ang kompanya labing nailhan tungod sa mga de-koryenteng awto niini ug alang sa pag-espesyalisar sa mga solar panel ug pagtipig sa enerhiya sa baterya sa lithium-ion.
Ang mga awto sa Tesla adunay daghang mga rebolusyonaryo nga bahin lakip ang super-charging, pag-access sa keycard, ug usa ka mode nga autopilot.
Ang autopilot mode nahimong posible tungod sa mga ideya gikan sa Artificial Intelligence (AI) ug Ang advanced Neural Network nga arkitektura sa Tesla.
Atong hisgutan ang arkitektura sa Tesla Neural Network sa detalye.
Unsa ang Neural Networks?
Ang Neural Networks, o NNs, usa ka serye sa mga algorithm nga gimodelo human sa biolohikal nga kalihokan sa utok sa tawo. Mga Networks sa Neural naglangkob sa mga node, gitawag usab nga mga neuron. Ang usa ka koleksyon sa mga bertikal node nailhan nga mga sapaw.
Ang matag layer naglangkob sa mga node, gitawag usab nga mga neuron, diin ang mga kalkulasyon mahitabo. Ang mga node sa usa ka layer konektado sa sunod nga layer pinaagi sa transmission lines nga makita sa ubos.
Sa mosunod nga diagram, ang mga lingin nagrepresentar sa mga node ug ang bertikal nga koleksyon sa mga node nagrepresentar sa mga layer. Adunay tulo ka mga lut-od niini nga modelo.
Giunsa nila pagkat-on?
Ang datos gipakaon sa modelo usa ka entidad sa usa ka higayon kauban ang usa ka label. Ang datos gibungkag ngadto sa mga tipik ug gipasa sa matag node sa modelo.
Ang mga node naghimo sa mga operasyon sa matematika sa kini nga mga tipik. Human sa sunodsunod nga kalkulasyon sa usa ka layer, ang data moagi sa sunod nga layer ug uban pa.
Kung nahuman na, gitagna sa among modelo ang label sa datos sa layer sa output. Ang modelo unya mopadayon sa pagtandi niining gitagna nga bili sa aktuwal nga label nga bili.
Kung ang mga kantidad magkatugma, ang among modelo magkuha sa sunod nga input apan kung ang mga kantidad magkalainlain ang modelo magkalkula sa kalainan tali sa duha nga mga kantidad, gitawag nga pagkawala, ug i-adjust ang mga kalkulasyon sa node aron makagama ang mga label nga parehas sa sunod nga higayon.
Ang Neural Network Architecture sa Tesla
Gigamit ni Tesla ang pinakabag-o nga panukiduki aron mabansay ang lawom nga mga neural network sa mga problema gikan sa panan-aw hangtod sa pagkontrol.
Ang Tesla's per-camera networks nag-analisar sa hilaw nga mga hulagway aron mahimo ang semantic segmentation, object detection, ug monocular depth banabana.
Ang mga Dataset
Ang Neural Networks gibansay sa hilaw nga mga hulagway nga gikuha gikan sa mga video nga gikuha gikan sa birds-eye-view network camera nga nagpagawas sa layout sa dalan, static nga imprastraktura, ug 3D nga mga butang direkta sa top-down view.
Ang mga hulagway sa datos walay label ug naglangkob sa daghang lain-laing mga senaryo sa tibuok kalibutan ug naglangkob sa usa ka milyon nga mga sakyanan sa tinuod nga panahon.
Unsang paagi kini sa trabaho?
Ang network naglangkob sa 70,000 ka Graphical Processing Units (GPUs), nga nagbansay sa 48 lawom nga pagkat-on mga modelo.
Ang mga sangkap sa hardware sa awto lakip ang mga camera ug sensor, naghatag wala’y pagdumala nga datos nga gipasa sa network sa kini nga mga modelo.
Ang sakyanan nakakat-on mahitungod sa posibleng mga butang sa usa ka palibot, sama sa pedestrian, kahoy ug uban pa gikan sa gihatag nga datos.
Ang arkitektura naglangkob usab sa duha ka AI chips nga naggamit sa mga prinsipyo sa lawom nga pagkat-on. Kini nga mga chips makatabang sa paghimo sa tinuud nga oras nga mga desisyon alang sa awto, sama sa kung kanus-a ug kung unsaon pagliko, samtang nagmaneho.
Ang arkitektura sa Neural Network naglakip sa daghang gamhanan nga mga himan ug mga konsepto nga nakatampo sa mga buhat niini, lakip ang:
FSD Chip
Bug-os nga Kaugalingong Pagmaneho (FSD) mga chips kay AI inference chips nga nagpadagan sa autopilot software sa Tesla. Kini nga mga chips gidisenyo uban ang micro-architectural nga mga pag-uswag nga nagpilit sa pinakataas nga silicon performance-per-watt.
Ang mga FSD nagpatuman sa floor-planning, timing ug power analysis samtang nagsulat og lig-on nga mga pagsulay ug scoreboards aron mapamatud-an ang gamit ug performance sa AI.
Dojo Chips ug Sistema
dojo mao ang super computer system sa Tesla nga nagsulbad sa lisud nga mga problema sa advanced nga teknolohiya alang sa high-power delivery ug cooling.
Ang Dojo Chips naglakip sa AI nga nagpalihok niini nga mga sistema ug gidisenyo alang sa pinakataas nga performance, throughput ug bandwidth sa matag granularity.
Mag-uban, ang mga chips ug mga sistema gigamit aron ma-optimize ang gahum ug pasundayag alang sa Tesla's NN.
Autonomy Algorithm
Ang mga algorithm sa awtonomiya mao ang kinauyokan nga mga algorithm nga nagmaneho sa awto pinaagi sa paghimo sa usa ka taas nga pagkamatinud-anon nga representasyon sa kalibutan ug pagplano sa mga trajectory sa usa ka lugar.
Sa pagbansay sa mga neural network aron matagna ang ingon nga mga representasyon, ang Tesla algorithmically nagmugna og tukma ug dako-dako nga ground-truth data pinaagi sa paghiusa sa impormasyon gikan sa mga sensor sa sakyanan sa tibuok kawanangan ug panahon.
Kini nga mga algoritmo naggamit ug mga advanced nga teknik sa paghimo og usa ka lig-on nga pagplano ug paghimog desisyon nga sistema nga naglihok sa komplikado nga tinuod nga kalibutan nga mga sitwasyon ubos sa kawalay kasiguruhan.
Imprastraktura sa Pagtimbang-timbang
Ang imprastraktura sa pagtimbang-timbang sa Tesla naglakip sa open-loop, closed-loop ug hardware-in-the-loop nga mga himan sa pagtimbang-timbang ug imprastraktura sa sukod.
Gitugotan niini nga imprastraktura ang AI nga masubay ang mga pag-uswag sa pasundayag ug mapugngan ang mga pagbag-o.
Panguna nga mga Feature sa Tesla's NN
- Ang mga kamera, ultrasonic sensor, ug radar nakakita sa palibot
- Ang radar nagsukod sa gilay-on sa palibot sa sakyanan
- Ang mga teknik sa ultraviolet nagsukod sa kaduol ug ang passive video nag-ila sa mga butang sa palibot sa awto
- Gigamit ang duha ka AI chips nga gitukod sa mga prinsipyo sa lawom nga neural network
- AI chips nga naglangkob sa 6 bilyon nga transistor
- 21 ka beses nga mas paspas kaysa Nvidia chips
- Ang AI chips adunay 32 megabytes nga high-speed SRAM memory
- Naglangkob sa 48 ka Deep Learning nga mga modelo
- Adunay 70,000 ka Graphical Processing Units (GPUs)
- Nagpagawas ug 1000 ka managlahi nga tensor (mga panagna) sa matag timestep
Panapos
Ang pinakabag-o nga Tesla Mga Networks sa Neural ug ang AI nga arkitektura naghimo sa ideya sa self-driving nga mga sakyanan nga usa ka kamatuoran.
Kini nga kalampusan sa nanguna nga AI-based automobile manufacturer kay resulta sa iyang advanced FSD chips, Dojo chips, autonomy algorithms, evaluation infrastructure, ug uban pa.
Kung gusto nimo mahibal-an ang dugang bahin sa AI, Deep Learning ug ang pinakabag-o nga uso sa teknolohiya, tan-awa ang among uban pang makapaikag nga mga artikulo.
Leave sa usa ka Reply