Kaundan[Itago][Ipakita]
Ang kalibutan nga nahibal-an naton mahimo’g mabag-o ingon usa ka sangputanan sa artificial intelligence (AI). Mahitungod sa mga pag-uswag sa mga semi-autonomous nga sistema, gigamit ni Tesla pag-ayo.
Dugang pa, gipahayag ni Elon Musk nga sa kadugayan magamit kini sa ubang mga natad. Alang sa Full Self-Driving nga teknolohiya ug Autopilot system,
Gigamit ni Tesla ang computer vision, pagkat-on sa makina, ug artificial intelligence (FSD).
Niini nga piraso, atong hisgutan kung unsa ang naghimo sa Tesla nga usa ka tech nga kompanya ug kung giunsa kini paggamit sa AI, panan-awon sa kompyuter, dagkong datos, ug uban pang mga teknolohiya aron makahimo mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon. Magsugod ta.
Atong susihon una kung giunsa ang Tesla usa ka kompanya sa teknolohiya.
Ngano nga ang Tesla giisip nga usa ka kompanya sa teknolohiya?
Tesla naghimo og usa ka mahinungdanon nga kantidad sa software. Ang talagsaon nga sistema sa infotainment sa Tesla, user interface, ug ang mga autonomous driving function tanan gibase sa software.
Samtang ang ubang mga automaker nagsugod na karon sa pag-eksperimento sa mga over-the-air nga pag-upgrade, gihimo kini ni Tesla sa daghang mga tuig. Ang mga empleyado sa Tesla naghimo ug padayon nga nagpauswag sa mga operating system alang sa mga awto sa Tesla.
Naghimo usab ang Tesla og lain-laing mga teknolohikal nga produkto, lakip ang mga solar panel, rooftop solar tile, daghang mga klase sa baterya, mga istasyon sa pag-charge, mga kompyuter, ug hinungdanon nga mga sangkap sa kompyuter (alang sa mga awto sa Tesla).
Bisan tuod ang Nokia ug Blackberry adunay software, ang iPhone adunay balanse nga kombinasyon sa duha, mao nga kini nakabuntog sa negosyo sa mobile phone ug giusab ang paagi sa paggamit sa atong mga telepono karon.
Kini ang gibuhat ni Tesla alang sa negosyo sa awto. Ang Teslas mga sakyanan, oo (ug mga SUV ug sa dili madugay mga pickup truck, semi-truck, ug ATV). Apan kini nga mga salakyanan naglakip sa software alang sa adlaw-adlaw nga paggamit nga gihimo sa Tesla sa sulod o gilakip sa sistema sa Tesla.
Samtang nagparking ka, gipaila ni Tesla ang mga kapilian sa kalingawan lakip ang TRAX, Caraoke, ug daghang mga dula (ug tingali sa umaabot samtang nagbiyahe). Ang sistema sa seguridad nga Sentry Mode, nga naghiusa sa Tesla hardware ug software, nakatabang sa pagpatuman sa balaod sa pagsulbad sa mga krimen sama sa bandalismo. Ang imong smartphone nagsilbing yawe sa imong Tesla.
Gamit ang imong telepono, mahimo nimong tawagan ang imong Tesla aron moadto kanimo. Dugang pa, ipahibalo sa awto ang imong telepono kung adunay usa ka hinungdanon nga panghitabo salamat sa talagsaon nga teknolohiya sa Sentry Mode sa Tesla.
Tungod kay gamiton ni Tesla ang datos nga nakolekta niini sa aktuwal nga mga batasan sa pagmaneho sa mga drayber sa Tesla (ang pagkolekta sa datos usa ka hinungdanon nga elemento sa teknolohiya, labi na kung kini direkta nga ingon niini ug wala gihimo pinaagi sa mga survey sa panukiduki sa merkado), ang paniguro sa Tesla mahimo usab usa ka extension. sa tech nga bahin.
Unsa nga teknolohiya ang gigamit ni Tesla alang sa Autopilot?
Naghimo sila ug naggamit sa awtonomiya sa usa ka dako nga sukod sa mga makina sama sa mga robot ug mga awto. Naglalis sila nga ang bugtong paagi nga makahatag usa ka komprehensibo nga tubag alang sa hingpit independente nga pagmaneho ug sa unahan mao ang usa nga nagsalig sa cutting-edge nga AI alang sa pagplano ug panan-awon, gisuportahan sa epektibo nga hardware alang sa inference.
Tesla FSD Chip
Ang mga sistema sa Tesla adunay duha ka mga processor sa AI alang sa gipaayo nga pasundayag ug kaluwasan sa dalan. Ang sistema sa Tesla nagtumong sa operasyon nga wala’y sayup. Tungod sa backup nga gahum ug data input nga mga tinubdan, ang sakyanan mahimong magpadayon sa pagdagan bisan kung ang usa ka yunit dili molihok.
Gikuha ni Tesla kini nga dugang nga mga pag-amping aron masiguro nga ang mga salakyanan naandam pag-ayo aron malikayan ang mga pagbangga kung adunay usa ka wala damha nga kapakyasan.
Ang bugtong device nga makahimo og mas daghang operasyon kada segundo kay sa bag-ong Tesla microprocessor mao ang utok sa tawo (1 quadrillion operations per sec). Kana mga 21 ka beses nga labi ka kusog kaysa kaniadto nga gigamit nga Tesla Nvidia microchips.
Paghimo ug AI inference processors aron mapalihok ang ilang Full Self-Driving software, nga gikonsiderar ang matag gamay nga arkitektura ug micro-architectural nga pagpaayo samtang gipadako ang silicon performance-per-watt.
Bisan kung ang Tesla sa walay duhaduha nanguna sa merkado alang sa hingpit nga autonomous nga mga lokomotibo, layo pa kini sa paghimo sa usa ka cutting-edge nga autopilot nga sakyanan.
Tesla Dojo Chip
Gipadayag ni Tesla ang Tesla D1, usa ka bag-ong processor nga adunay 362 TFLOP nga gahum sa BF16/CFP8 nga gimugna labi na alang sa artipisyal nga intelligence nga. Kini gibutyag atol sa usa ka bag-o Tesla AI Adlaw nga presentasyon.
Ang usa ka dako nga chip gihimo pinaagi sa pagkonektar sa usa ka network sa mga functional unit nga gitawag nga network sa functional units, diin ang Tesla D1 nagdugang sa kinatibuk-an nga 354 nga mga node sa pagbansay. Ang matag functional unit adunay quad-core, 64-bit ISA nga CPU nga adunay bespoke, espesyal nga disenyo para sa link traversal, broadcasts, ug transpositions. Ang superscalar nga pagpatuman gigamit niini nga CPU (4-wide scalar ug 2-wide vector pipelines).
Kining bag-ong Tesla silicon mas gamay kay sa GA100 GPU nga makita sa NVIDIA A100 accelerator, nga 826 mm square ang gidak-on. Gihimo kini gamit ang 7nm nga proseso, adunay 50,000 ka milyon nga transistor sa kinatibuk-an, ug nag-okupar sa 645 mm square area.
Giangkon ni Tesla nga ang Dojo chip niini magproseso sa datos sa panan-awon sa kompyuter upat ka pilo nga mas paspas kay sa kasamtangan nga mga sistema, nga makapahimo sa kompanya nga hingpit nga ma-automate ang sistema sa pagmaneho sa kaugalingon.
Bisan pa, ang duha nga labing mahagiton nga mga kahimoan sa teknolohiya, nga mao ang tile-to-tile interconnect ug software, wala pa nahimo ni Tesla.
Ang top-grade networking switch dili makigkompetensya sa external bandwidth sa bisan unsang tile. Aron mahimo kini, ang Tesla naghimo og talagsaon nga mga interconnect.
Sistema sa Dojo
Paghimo sa sistema sa Dojo, gikan sa taas nga lebel sa software API aron makontrol kini sa mga interface sa silicon firmware. Gamita ang cutting-edge nga high-power delivery ug cooling nga mga teknolohiya aron masulbad ang mahagitong mga sitwasyon, ug paghimo og scalable control loops ug monitoring software.
Gamita ang tibuok kahanas sa ilang mechanical, thermal, ug electrical engineering teams aron mapalambo ang sunod nga henerasyon sa machine learning compute para magamit sa Tesla datacenters. Ang bugtong pagdili mao ang imong imahinasyon.
Pagtrabaho uban sa matag component sa disenyo sa sistema. Paghimo usa ka API nga nag-atubang sa publiko nga maghimo sa Dojo nga ma-access ni bisan kinsa, ug makigtambayayong sa pagkat-on sa mga armada sa Tesla aron mahatagan ang mga workload sa pagbansay gamit ang ilang daghang mga datos.
Autonomy Algorithm
Paghimo usa ka high-fidelity nga modelo sa kalibutan ug pagplano sa trajectory sa kana nga wanang aron mapalambo ang yawe nga mga algorithm nga naglihok sa awto.
Pinaagi sa pagtipon sa mga datos gikan sa mga sensor sa sakyanan sa tibuok dapit ug panahon, ang usa ka algorithm makahatag og tukma ug halapad nga ground truth data nga magamit sa pagbansay. neural networks sa pagpaabut niini nga mga representasyon.
Nagtukod sila og lig-on nga sistema sa pagplano ug paghimog desisyon gamit ang mga cutting-edge nga mga metodolohiya nga mahimong molihok sa mga hagit sa tinuod nga kalibutan nga mga senaryo nga walay kasigurohan.
Ang pag-analisar sa mga algorithm sa lebel sa tibuok Tesla fleet mapuslanon.
Mga Networks sa Neural
Ang mga lawom nga neural network mahimong mabansay sa mga isyu gikan sa panan-aw hangtod sa pagkontrol pinaagi sa paggamit sa labing bag-ong panukiduki. Para matuman ang semantic segmentation, object identification, ug monocular depth estimation, ang ilang per-camera networks nagsusi sa hilaw nga mga hulagway.
Ang ilang bird's-eye-view network naggamit og footage gikan sa tanang camera aron makamugna sa top-down nga panglantaw sa layout sa dalan, static nga imprastraktura, ug 3D nga mga butang.
Ang ilang mga network kanunay nga gipakaon sa datos gikan sa ilang panon sa mga 1M nga mga awto, nga naglakip sa labing komplikado ug lainlain nga mga kahimtang sa kalibutan.
Ang 48 nga mga network nga naglangkob sa tibuuk nga pagtukod sa mga Autopilot neural network nanginahanglan 70,000 nga oras sa GPU aron mabansay. Sa matag timestep, naghimo sila og 1,000 ka lain-laing mga tensor (mga panagna) sa tingub.
Pagtimbang-timbang sa Imprastraktura
Naghimo usab sila og mga imprastraktura ug bukas ug closed-loop nga hardware-in-the-loop nga mga himan sa pagtasa sa sukod aron mapadali ang katulin sa kabag-ohan, pagmonitor sa mga pagpaayo sa pasundayag, ug paghunong sa mga pagbag-o.
Gigamit nila ang wala mailhi nga mga clip sa ilang armada ug gilakip kini sa daghang mga senaryo sa pagsulay. Pagsulat og code nga nagsundog sa ilang aktuwal nga palibot, nga nagpatunghag dili katuohan nga sama sa kinabuhi nga mga biswal ug uban pang datos sa sensor para sa ilang Autopilot nga programa nga gamiton alang sa automated testing o live debugging.
Giunsa paggamit ni Tesla ang Daghang Data, Artipisyal nga Kaalam ug Pagkat-on sa Machine?
Big Data
Ang dagkong datos dili lang gigamit ni Tesla aron matubag ang mga isyu; gigamit usab kini sa pagpataas sa kalipay sa mga konsumidor. Nakuha nila ang kasayuran gikan sa mga online nga komunidad sa ilang mga kliyente, ug gigamit nila kini aron mapauswag ang ilang sunod nga paghimo. Kini nga matang sa interaksyon sa kliyente dili madungog sa negosyo.
Gisuportahan sa dagkong datos ang mga paningkamot ni Tesla nga makadaginot sa mga gasto, makapangita og bag-ong mga merkado, makapalipay sa mga konsumidor, makamugna og bag-ong mga produkto, ug makapauswag sa mga sakyanan niini.
Ang impormasyon gigamit sa paghimo sa hilabihan ka dasok sa datos nga mga mapa nga nagpakita sa bisan unsa gikan sa lokasyon sa mga risgo nga nagpugos sa mga drayber sa paglihok ngadto sa kasagaran nga pagtaas sa gikusgon sa trapiko sa usa ka bahin sa dalan.
Pag-compute sa ngilit nagtino kung unsa nga aksyon ang kinahanglan buhaton sa matag indibidwal nga awto karon, samtang ang pagkat-on sa makina sa panganod nagdumala sa pagbansay sa tibuuk nga armada.
Dugang pa, adunay ikatulo nga lebel sa paghimog desisyon, diin ang mga awto mahimong magkonektar sa kasikbit nga mga awto sa Tesla aron magtukod mga network ug magpaambit sa kahibalo bahin sa lugar.
Kini nga mga network lagmit makigkomunikar usab sa mga salakyanan nga gihimo sa ubang mga tiggama ingon man sa ubang mga sistema sama sa mga camera sa trapiko, mga sensor nga nakabase sa yuta, o mga telepono sa usa ka duol nga umaabot nga kalibutan diin ang mga awtonomous nga awto kasagaran.
Artipisyal nga Intelligence
Aron makahimo sa pagmaneho sa ilang kaugalingon, ang mga awtonomous nga awto nagpadayon sa pagtimbang-timbang sa mga datos gikan sa ilang mga sensor ug mga camera sa panan-aw sa makina. Naghimo sila og mga desisyon base sa kini nga kasayuran.
Gigamit nila ang AI aron masabtan ug mapaabut ang mga lihok sa mga bisikleta, pedestrian, ug mga awto. Makahimo sila og split-second nga mga paghukom ug dali nga magplano sa ilang mga kalihokan gamit kini nga kahibalo.
Kinahanglan ba nga magpabilin ang awto sa lane nga naa niini karon, o kinahanglan ba kini magbag-o? Kinahanglan ba kini nga magpadayon ingon nga kini o mo-overtake sa awto sa ilang atubangan? Kanus-a kinahanglan nga mohinay o mopaspas ang sakyanan?
Aron mahimo nga hingpit nga awtonomiya ang mga awto, kinahanglan nga kolektahon ni Tesla ang kinahanglan nga datos aron mabansay ang mga algorithm ug mapakaon ang mga AI niini. Ang dugang nga datos sa pagbansay kanunay nga mosangpot sa mas maayo nga performance, ug ang Tesla milabaw niini nga bahin.
Ang Tesla adunay usa ka kompetisyon tungod kay kini nagkolekta sa tanan nga mga datos niini gikan sa gatusan ka libo nga mga sakyanan sa Tesla nga anaa na karon sa dalan. Ang mga internal ug eksternal nga sensor nagbantay sa mga tab kung giunsa ang pag-operate sa Tesla sa lainlaing mga kondisyon.
Dugang pa, naobserbahan nila kung giunsa ang paggawi sa mga drayber, lakip ang ilang mga reaksyon sa lainlaing mga sitwasyon ug kung unsa ka sagad nila gihikap ang manibela o dashboard. Adunay sila usa ka sopistikado kaayo nga sistema sa pagsubay.
Pananglitan, ang Tesla nagrekord dayon sa oras, gidugang kini sa pagkolekta sa datos, ug dayon naggamit mga kolor nga porma aron makamugna og abstract nga imahe sa palibot diin ang neural network makakat-on.
Kini mahitabo kung ang usa ka Tesla nga sakyanan naghimo sa usa ka dili tukma nga pangagpas mahitungod sa unsa nga paagi ang usa ka sakyanan o bisikleta molihok.
machine Pagkat-on
Sa paggamit sa internal ug exterior sensors nga mahimo pa gani nga makakuha og impormasyon mahitungod sa lokasyon sa kamot sa drayber sa mga kontrol ug kung giunsa kini pagpadayon sa pag-operate, ang Tesla machine learning malampuson nga nag-crowdsource sa pipila sa mga importanteng datos niini gikan sa tanan nga mga sakyanan niini ingon man usab sa ilang mga drayber.
Gigamit usab ang impormasyon sa paghimo og mga mapa nga dasok kaayo sa datos nga nagpakita sa tanan gikan sa kasagarang pagtaas sa katulin sa trapiko sa dagan sa usa ka partikular nga gitas-on sa dalan ngadto sa presensya sa mga kapeligrohan ug bisan sa pag-aghat sa mga drayber sa paglihok.
Samtang bahin sa edge computing sa matag indibidwal nga awto nagtino kung unsa nga aksyon ang kinahanglan buhaton sa awto karon, ang pagkat-on sa makina nga nakabase sa panganod sa Tesla mao ang nagdumala sa pagbansay sa tibuuk nga armada.
Aron mabaylo ang pipila sa mga lokal nga panabut ug kasayuran, ang mga awto makahimo sa network sa pipila nga ubang mga sakyanan sa Tesla sa duol.
Panapos
Ang Tesla kanunay nga usa ka negosyo nga nagpatunghag pagkolekta ug pagtuki sa datos nga mao ang labing kusgan nga himan alang sa bisan unsa nga buhaton niini. Wala silay gihimo nga mga eksepsiyon samtang nagdesinyo sa ilang mga CPU.
Ang pagpalambo sa autonomous nga mga sakyanan ug ang pag-analisa sa statistical data sa korporasyon nagpaposible sa hingpit nga pag-usab sa paagi sa atong pagdrayb salamat sa artificial intelligence, data analysis, big data, machine learning, computer vision, neural Networks, FSD chip, ug daghan pang mga algorithm.
Leave sa usa ka Reply