Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Tesla minangka perusahaan manufaktur kendaraan Amerika sing diadegake dening Elon Musk ing 2003.
Perusahaan iki misuwur amarga mobil listrik lan spesialisasi ing panel surya lan panyimpenan energi baterei lithium-ion.
Mobil Tesla dilengkapi akeh fitur revolusioner kalebu super-charging, akses keycard, lan mode autopilot.
Mode autopilot wis bisa amarga gagasan saka Artificial Intelligence (AI) lan Arsitektur Neural Network canggih Tesla.
Ayo ngrembug babagan arsitektur Tesla Neural Network kanthi rinci.
Apa iku Neural Networks?
Neural Networks, utawa NNs, minangka seri algoritma sing dimodelake sawise aktivitas biologis otak manungsa. Jaringan saraf kasusun saka node, uga disebut neuron. Koleksi node vertikal dikenal minangka lapisan.
Saben lapisan kasusun saka node, uga disebut neuron, ing ngendi petungan ditindakake. Node saka siji lapisan disambungake menyang lapisan sabanjure liwat saluran transmisi kaya sing katon ing ngisor iki.
Ing diagram ing ngisor iki, bunderan makili simpul lan koleksi vertikal simpul makili lapisan. Ana telung lapisan ing model iki.
Kepiye carane dheweke sinau?
Data diwenehake menyang model siji entitas bebarengan karo label. Data kasebut dipérang dadi potongan-potongan lan ngliwati saben simpul model.
Node nindakake operasi matematika ing potongan kasebut. Sawise pirang-pirang kalkulasi ing siji lapisan, data pindhah menyang lapisan sabanjure lan sateruse.
Sawise rampung, model kita prédhiksi label data ing lapisan output. Model kasebut banjur nerusake mbandhingake nilai sing diprediksi karo nilai label sing nyata.
Yen nilai cocog, model kita bakal njupuk input sabanjuré nanging yen nilai beda model bakal ngetung prabédan antarane loro nilai, disebut mundhut, lan nyetel petungan simpul kanggo gawé label cocog wektu sabanjuré.
Arsitektur Jaringan Syaraf Tesla
Tesla nggunakake riset mutakhir kanggo nglatih jaringan saraf jero babagan masalah wiwit saka persepsi nganti kontrol.
Jaringan saben kamera Tesla nganalisa gambar mentah kanggo nindakake segmentasi semantik, deteksi obyek, lan estimasi kedalaman monokular.
Datasets
Neural Networks dilatih babagan gambar mentah sing diekstrak saka video sing dijupuk saka kamera jaringan mripat-manuk sing ngasilake tata letak dalan, infrastruktur statis, lan obyek 3D langsung ing tampilan ndhuwur-mudhun.
Gambar data ora diwenehi label lan nyakup macem-macem skenario ing saindenging jagad lan kalebu siji yuta kendaraan ing wektu nyata.
Carane ora iku bisa?
Jaringan kasebut dumadi saka 70,000 Unit Pemrosesan Grafis (GPU), sing nglatih 48 sinau jero model.
Komponen hardware mobil kalebu kamera lan sensor, nyedhiyakake data tanpa pengawasan sing dilewati ing jaringan model kasebut.
Mobil sinau babagan obyek sing bisa ditindakake ing lingkungan, kayata pejalan kaki, wit, lsp saka data sing diwenehake.
Arsitektur uga kasusun saka loro chip AI sing nggunakake prinsip saka sinau jero. Kripik iki mbantu nggawe pancasan nyata-wektu kanggo mobil, kaya nalika lan carane kanggo nguripake, nalika nyopir.
Arsitektur Neural Network kalebu akeh piranti lan konsep sing kuat sing nyumbang kanggo kerjane, kalebu:
Chip FSD Kab
Lengkap Self-Driving (FSD) Kripik yaiku chip inferensi AI sing mbukak piranti lunak autopilot Tesla. Kripik iki wis dirancang karo dandan mikro-arsitektur sing remet kinerja silikon maksimum-per-watt.
FSD ngetrapake perencanaan lantai, wektu lan analisis daya nalika nulis tes lan papan skor sing kuat kanggo verifikasi fungsi lan kinerja AI.
Kripik Dojo lan Sistem
dojo punika sistem komputer super Tesla sing solves masalah hard karo teknologi majeng kanggo pangiriman daya dhuwur lan cooling.
Kripik Dojo kalebu AI sing nguwasani sistem kasebut lan dirancang kanggo kinerja maksimal, throughput lan bandwidth ing saben granularitas.
Bebarengan, chip lan sistem digunakake kanggo ngoptimalake daya lan kinerja kanggo Tesla's NN.
Algoritma Otonomi
Algoritma otonomi minangka algoritma inti sing nyopir mobil kanthi nggawe perwakilan kasetyan dhuwur ing donya lan ngrancang lintasan ing papan tartamtu.
Kanggo nglatih jaringan syaraf kanggo prédhiksi perwakilan kasebut, Tesla kanthi algoritma nggawe data kabeneran lemah sing akurat lan skala gedhe kanthi nggabungake informasi saka sensor mobil ing papan lan wektu.
Algoritma iki nggunakake teknik canggih kanggo mbangun sistem perencanaan lan pengambilan keputusan sing kuat sing makarya ing kahanan nyata sing rumit ing kahanan sing durung mesthi.
Infrastruktur Evaluasi
Infrastruktur evaluasi Tesla kalebu piranti lan infrastruktur evaluasi open-loop, closed-loop lan hardware-in-the-loop kanthi skala.
Infrastruktur iki ngidini AI nglacak perbaikan kinerja lan nyegah regresi.
Fitur Utama Tesla's NN
- Kamera, sensor ultrasonik, lan radar ngerteni lingkungan
- Radar ngukur jarak watara mobil
- Teknik ultraviolet ngukur jarak lan video pasif ngenali obyek ing sekitar mobil
- Nggunakake rong chip AI sing dibangun ing prinsip jaringan syaraf jero
- Kripik AI sing dumadi saka 6 milyar transistor
- 21 kaping luwih cepet tinimbang chip Nvidia
- Kripik AI duwe 32 megabyte memori SRAM kacepetan dhuwur
- Kasedhiya saka 48 model Deep Learning
- Ngandhut 70,000 Unit Pangolahan Grafis (GPU)
- Output 1000 tensor béda (prediksi) ing saben timestep
kesimpulan
Tesla kang mutakhir Jaringan saraf lan arsitektur AI wis nggawe ide mobil nyopir kanthi nyata.
Kasuksesan produsen mobil berbasis AI iki minangka asil saka kemajuane Kripik FSD, Kripik Dojo, algoritma otonomi, infrastruktur evaluasi, lan liya-liyane.
Yen sampeyan pengin sinau luwih lengkap babagan AI, Deep Learning lan tren teknologi paling anyar, priksa artikel menarik liyane.
Ninggalake a Reply