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Tesla ist ein amerikanischer Fahrzeughersteller, der von gegründet wurde Elon Musk .
Das Unternehmen ist vor allem für seine Elektroautos und seine Spezialisierung auf Solarmodule und Lithium-Ionen-Batteriespeicher bekannt.
Tesla-Autos sind mit vielen revolutionären Funktionen ausgestattet, darunter Super-Charging, Schlüsselkartenzugang und ein Autopilot-Modus.
Der Autopilot-Modus wurde durch Ideen aus der künstlichen Intelligenz (KI) und möglich Teslas fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitektur.
Lassen Sie uns die Architektur des Tesla Neural Network im Detail besprechen.
Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze oder NNs sind eine Reihe von Algorithmen, die nach der biologischen Aktivität der menschliches Gehirn. Neuronale Netze bestehen aus Knoten, auch Neuronen genannt. Eine Sammlung vertikaler Knoten wird als Schichten bezeichnet.
Jede Schicht besteht aus Knoten, auch Neuronen genannt, in denen die Berechnungen stattfinden. Die Knoten einer Schicht sind mit der nächsten Schicht durch Übertragungsleitungen verbunden, wie unten zu sehen ist.
Im folgenden Diagramm stellen die Kreise die Knoten und die vertikale Sammlung von Knoten die Ebenen dar. Es gibt drei Schichten in diesem Modell.
Wie lernen sie?
Daten werden zusammen mit einem Etikett einzeln in das Modell eingespeist. Die Daten werden in Chunks zerlegt und durch jeden Knoten des Modells geleitet.
Knoten führen mathematische Operationen auf diesen Chunks aus. Nach einer Reihe von Berechnungen in einer Schicht werden die Daten an die nächste Schicht weitergegeben und so weiter.
Nach Abschluss sagt unser Modell die Datenbeschriftung auf der Ausgabeschicht voraus. Das Modell vergleicht dann diesen vorhergesagten Wert mit dem tatsächlichen Etikettenwert.
Wenn die Werte übereinstimmen, nimmt unser Modell die nächste Eingabe, aber wenn sich die Werte unterscheiden, berechnet das Modell die Differenz zwischen beiden Werten, die als Verlust bezeichnet wird, und passt die Knotenberechnungen an, um beim nächsten Mal übereinstimmende Beschriftungen zu erzeugen.
Teslas neuronale Netzwerkarchitektur
Tesla nutzt Spitzenforschung, um tiefe neuronale Netze auf Probleme zu trainieren, die von der Wahrnehmung bis zur Kontrolle reichen.
Die Pro-Kamera-Netzwerke von Tesla analysieren Rohbilder, um semantische Segmentierung, Objekterkennung und monokulare Tiefenschätzung.
Die Datensätze
Die neuronalen Netze werden mit Rohbildern trainiert, die aus Videos extrahiert werden, die von Netzwerkkameras aus der Vogelperspektive aufgenommen wurden, die den Straßenverlauf, die statische Infrastruktur und 3D-Objekte direkt in der Draufsicht ausgeben.
Datenbilder sind unbeschriftet und decken viele verschiedene Szenarien auf der ganzen Welt ab und bestehen aus einer Million Fahrzeugen in Echtzeit.
Wie funktioniert es?
Das Netzwerk besteht aus 70,000 Graphical Processing Units (GPUs), die 48 trainieren tiefe Lernen Modelle.
Die Hardwarekomponenten des Autos, einschließlich Kameras und Sensoren, liefern unüberwachte Daten, die durch das Netzwerk dieser Modelle geleitet werden.
Das Auto lernt aus den gegebenen Daten mögliche Objekte in einer Umgebung, wie Fußgänger, Baum usw.
Die Architektur besteht auch aus zwei KI-Chips, die die Prinzipien von verwenden tiefe Lernen. Diese Chips helfen dabei, Echtzeitentscheidungen für das Auto zu treffen, z. B. wann und wie es während der Fahrt abbiegen soll.
Die Architektur des neuronalen Netzwerks umfasst viele leistungsstarke Geräte und Konzepte, die zu ihrer Funktionsweise beitragen, darunter:
FSD-Chip
Vollständig selbstfahrend (FSD)-Chips sind KI-Inferenz-Chips, auf denen Teslas Autopilot-Software läuft. Diese Chips wurden mit mikroarchitektonischen Verbesserungen entwickelt, die die maximale Siliziumleistung pro Watt ausschöpfen.
FSDs implementieren Grundriss-, Timing- und Leistungsanalysen und schreiben robuste Tests und Scoreboards, um die Funktionalität und Leistung von KI zu überprüfen.
Dojo-Chips und -Systeme
Dojo ist Teslas Supercomputersystem, das schwierige Probleme mit fortschrittlicher Technologie für Hochleistungslieferung und -kühlung löst.
Dojo-Chips beinhalten die KI, die diese Systeme antreibt, und sind für maximale Leistung, Durchsatz und Bandbreite bei jeder Granularität ausgelegt.
Zusammen werden die Chips und Systeme verwendet, um Energie und Leistung für Teslas NN zu optimieren.
Autonomiealgorithmen
Autonomiealgorithmen sind die Kernalgorithmen, die das Auto antreiben, indem sie eine High-Fidelity-Darstellung der Welt erstellen und Trajektorien in einem bestimmten Raum planen.
Zu Trainieren Sie neuronale Netze Um solche Darstellungen vorherzusagen, erstellt Tesla mithilfe eines Algorithmus genaue und umfangreiche Bodenwahrheitsdaten, indem er Informationen von den Sensoren des Fahrzeugs über Raum und Zeit hinweg kombiniert.
Diese Algorithmen verwenden fortschrittliche Techniken, um ein robustes Planungs- und Entscheidungsfindungssystem aufzubauen, das in komplizierten realen Situationen unter Unsicherheit funktioniert.
Bewertungsinfrastruktur
Die Evaluierungsinfrastruktur von Tesla umfasst Open-Loop-, Closed-Loop- und Hardware-in-the-Loop-Evaluierungstools und Infrastruktur in großem Maßstab.
Diese Infrastruktur ermöglicht es der KI, Leistungsverbesserungen zu verfolgen und Regressionen zu verhindern.
Hauptmerkmale von Teslas NN
- Kameras, Ultraschallsensoren und Radar nehmen die Umgebung wahr
- Ein Radar misst die Entfernung um das Auto herum
- Ultraviolette Techniken messen die Nähe und passives Video erkennt Objekte um das Auto herum
- Verwendet zwei KI-Chips, die auf den Prinzipien tiefer neuronaler Netze basieren
- KI-Chips, die aus 6 Milliarden Transistoren bestehen
- 21-mal schneller als Nvidia-Chips
- AI-Chips verfügen über 32 Megabyte Hochgeschwindigkeits-SRAM-Speicher
- Besteht aus 48 Deep-Learning-Modellen
- Enthält 70,000 Grafikprozessoren (GPUs)
- Gibt 1000 verschiedene Tensoren (Vorhersagen) in jedem Zeitschritt aus
Zusammenfassung
Teslas Vorreiter Neuronale Netze und die KI-Architektur hat die Idee von selbstfahrenden Autos Wirklichkeit werden lassen.
Dieser Erfolg des führenden KI-basierten Automobilherstellers ist das Ergebnis seines Fortschritts FSD-Chips, Dojo-Chips, Autonomiealgorithmen, Evaluierungsinfrastruktur und mehr.
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