テスラは、によって設立されたアメリカの自動車製造会社です イーロン·マスク 2003インチ
同社は、電気自動車と、ソーラーパネルおよびリチウムイオン電池のエネルギー貯蔵に特化していることで最もよく知られています。
テスラの車には、過充電、キーカードアクセス、自動操縦モードなど、多くの革新的な機能が搭載されています。
自動操縦モードは、人工知能(AI)と テスラの高度なニューラルネットワークアーキテクチャ。
テスラニューラルネットワークアーキテクチャについて詳しく説明しましょう。
ニューラルネットワークとは何ですか?
ニューラルネットワーク(NN)は、の生物学的活動をモデルにした一連のアルゴリズムです。 人間の脳. ニューラルネットワーク ニューロンとも呼ばれるノードで構成されます。 垂直ノードの集合は、レイヤーと呼ばれます。
各層は、計算が行われるニューロンとも呼ばれるノードで構成されています。 ある層のノードは、以下に示すように、伝送線路を介して次の層に接続されています。
次の図では、円はノードを表し、ノードの垂直方向のコレクションはレイヤーを表します。 このモデルにはXNUMXつのレイヤーがあります。
彼らはどのように学びますか?
データは、ラベルとともに一度にXNUMXつのエンティティでモデルに送られます。 データはチャンクに分割され、モデルの各ノードを通過します。
ノードは、これらのチャンクに対して数学演算を実行します。 XNUMXつのレイヤーで一連の計算を行った後、データは次のレイヤーに渡されます。
完了すると、モデルは出力レイヤーのデータラベルを予測します。 次に、モデルはこの予測値を実際のラベル値の予測値と比較します。
値が一致する場合、モデルは次の入力を受け取りますが、値が異なる場合、モデルは損失と呼ばれる両方の値の差を計算し、ノード計算を調整して次回一致するラベルを生成します。
テスラのニューラルネットワークアーキテクチャ
テスラは最先端の研究を使用して、知覚から制御に至るまでの問題について深いニューラルネットワークをトレーニングします。
テスラのカメラごとのネットワークは、生の画像を分析して、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出、および 単眼深度推定.
データセット
ニューラルネットワークは、道路レイアウト、静的インフラストラクチャ、および3Dオブジェクトをトップダウンビューで直接出力するバーズアイビューネットワークカメラから撮影されたビデオから抽出された生の画像でトレーニングされます。
データ画像にはラベルがなく、世界中のさまざまなシナリオをカバーしており、リアルタイムでXNUMX万台の車両で構成されています。
システムを教えてください。
ネットワークは70,000のグラフィックプロセッシングユニット(GPU)で構成され、48をトレーニングします。 深い学習 モデル。
カメラやセンサーを含む自動車のハードウェアコンポーネントは、これらのモデルのネットワークを介して渡される教師なしデータを提供します。
車は、与えられたデータから、歩行者や樹木など、環境内で考えられるオブジェクトについて学習します。
このアーキテクチャは、次の原則を使用するXNUMXつのAIチップで構成されています。 深い学習。 これらのチップは、運転中のいつ、どのように方向転換するかなど、車のリアルタイムの意思決定に役立ちます。
ニューラルネットワークアーキテクチャには、その動作に寄与する多くの強力なデバイスと概念が含まれています。
FSDチップ
完全自動運転(FSD)チップは、Teslaの自動パイロットソフトウェアを実行するAI推論チップです。 これらのチップは、ワットあたりのシリコン性能を最大限に引き出すマイクロアーキテクチャの改良を加えて設計されています。
FSDは、AIの機能とパフォーマンスを検証するための堅牢なテストとスコアボードを作成しながら、フロアプラン、タイミング、および電力分析を実装します。
Dojoチップとシステム
道場 はテスラのスーパーコンピューターシステムであり、高出力の供給と冷却のための高度な技術で困難な問題を解決します。
Dojoチップには、これらのシステムに電力を供給するAIが含まれており、あらゆる粒度で最大のパフォーマンス、スループット、帯域幅を実現するように設計されています。
一緒に、チップとシステムは、テスラのNNの電力とパフォーマンスを最適化するために使用されます。
自律アルゴリズム
自律アルゴリズムは、世界の忠実度の高い表現を作成し、特定の空間での軌道を計画することによって車を運転するコアアルゴリズムです。
に ニューラルネットワークを訓練する このような表現を予測するために、テスラは、時空間を越えて車のセンサーからの情報を組み合わせることにより、正確かつ大規模なグラウンドトゥルース データをアルゴリズム的に作成します。
これらのアルゴリズムは、高度な技術を使用して、不確実性の下で複雑な現実の状況で動作する堅牢な計画および意思決定システムを構築します。
評価インフラストラクチャ
テスラの評価インフラストラクチャには、開ループ、閉ループ、およびハードウェアインザループの評価ツールと大規模なインフラストラクチャが含まれます。
このインフラストラクチャにより、AIはパフォーマンスの向上を追跡し、リグレッションを防ぐことができます。
テスラのNNの主な機能
- カメラ、超音波センサー、レーダーが環境を認識します
- レーダーが車の周囲の距離を測定します
- 紫外線技術は近接性を測定し、パッシブビデオは車の周りの物体を認識します
- ディープニューラルネットワークの原理に基づいて構築されたXNUMXつのAIチップを使用します
- 6億個のトランジスタで構成されるAIチップ
- Nvidiaチップの21倍高速
- AIチップには32メガバイトの高速SRAMメモリが搭載されています
- 48のディープラーニングモデルで構成されています
- 70,000個のグラフィックプロセッシングユニット(GPU)が含まれています
- 各タイムステップで1000個の異なるテンソル(予測)を出力します
まとめ
テスラの最先端 ニューラルネットワーク AIアーキテクチャにより、自動運転車のアイデアが実現しました。
大手AIベースの自動車メーカーのこの成功は、その先進的な結果です FSDチップ、Dojoチップ、自律アルゴリズム、評価インフラストラクチャなど。
AI、ディープラーニング、最新のテクノロジートレンドについて詳しく知りたい場合は、他の興味深い記事をご覧ください。
コメントを残す