មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
ពិភពលោក ដូចដែលយើងដឹងហើយថា វាអាចផ្លាស់ប្តូរជាលទ្ធផលនៃ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI)។ ទាក់ទងទៅនឹងការកែលម្អប្រព័ន្ធពាក់កណ្តាលស្វយ័ត Tesla កំពុងប្រើប្រាស់វាយ៉ាងខ្លាំង។
លើសពីនេះ លោក Elon Musk អះអាងថា នៅទីបំផុតវានឹងត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងវិស័យផ្សេងទៀត។ សម្រាប់បច្ចេកវិទ្យា Full Self-Driving និងប្រព័ន្ធ Autopilot របស់វា
ក្រុមហ៊ុន Tesla ប្រើចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ ការរៀនម៉ាស៊ីននិងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (FSD)។
នៅក្នុងបំណែកនេះ យើងនឹងពិភាក្សាអំពីអ្វីដែលធ្វើឱ្យ Tesla ក្លាយជាក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យា និងរបៀបដែលវាប្រើប្រាស់ AI, ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ, ទិន្នន័យធំ និងបច្ចេកវិទ្យាផ្សេងទៀតដើម្បីអភិវឌ្ឍរថយន្តដែលបើកបរដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ តោះចាប់ផ្ដើម។
ដំបូងយើងនឹងពិនិត្យមើលថាតើ Tesla ជាក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយ៉ាងដូចម្តេច។
ហេតុអ្វីបានជា Tesla ត្រូវបានចាត់ទុកថាជាក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យា?
ក្រុមហ៊ុន tesla កំពុងផលិតចំនួនដ៏ច្រើននៃកម្មវិធី។ ប្រព័ន្ធ infotainment ប្លែកៗរបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla, ចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើហើយមុខងារបើកបរស្វ័យភាពគឺផ្អែកលើកម្មវិធី។
ខណៈពេលដែលក្រុមហ៊ុនផលិតរថយន្តផ្សេងទៀតទើបតែចាប់ផ្តើមពិសោធន៍ជាមួយការអាប់ដេតពីលើអាកាស ក្រុមហ៊ុន Tesla បានធ្វើវាអស់ជាច្រើនឆ្នាំ។ បុគ្គលិក Tesla បានបង្កើត និងកំពុងបន្តកែលម្អប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការសម្រាប់រថយន្ត Tesla ។
Tesla ក៏ផលិតផលិតផលបច្ចេកវិជ្ជាជាច្រើនផ្សេងទៀត រួមទាំងបន្ទះស្រូបពន្លឺព្រះអាទិត្យ ក្បឿងសូឡានៅលើដំបូល ប្រភេទថ្មជាច្រើនប្រភេទ ស្ថានីយសាកថ្ម កុំព្យូទ័រ និងសមាសធាតុកុំព្យូទ័រសំខាន់ៗ (សម្រាប់រថយន្ត Tesla)។
ទោះបីជា Nokia និង Blackberry មានសូហ្វវែរក៏ដោយ ទូរស័ព្ទ iPhone មានតុល្យភាពនៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃទាំងពីរ ដែលជាមូលហេតុដែលវាដណ្តើមបានអាជីវកម្មទូរស័ព្ទចល័ត និងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលយើងប្រើប្រាស់ទូរស័ព្ទនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។
នេះគឺជាអ្វីដែលក្រុមហ៊ុន Tesla កំពុងធ្វើសម្រាប់អាជីវកម្មរថយន្ត។ Teslas គឺជាយានជំនិះ បាទ (និងរថយន្ត SUV និងរថយន្តភីកអាប់ ឡានដឹកទំនិញពាក់កណ្តាល និង ATVs)។ ប៉ុន្តែរថយន្តទាំងនេះរួមបញ្ចូលកម្មវិធីសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ប្រចាំថ្ងៃដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ Tesla ខាងក្នុង ឬបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធរបស់ Tesla ។
ខណៈពេលដែលអ្នកកំពុងចតរថយន្ត Tesla បានណែនាំជម្រើសកម្សាន្តរួមមាន TRAX, Caraoke និងហ្គេមជាច្រើន (ហើយប្រហែលជាថ្ងៃណាមួយក្នុងពេលកំពុងធ្វើដំណើរ)។ ប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាព Sentry Mode ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវផ្នែករឹង និងសូហ្វវែរ Tesla បានជួយដល់ការអនុវត្តច្បាប់ក្នុងការដោះស្រាយឧក្រិដ្ឋកម្មដូចជាការបំផ្លិចបំផ្លាញជាដើម។ ស្មាតហ្វូនរបស់អ្នកដើរតួជាគន្លឹះរបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla របស់អ្នក។
ដោយប្រើទូរស័ព្ទរបស់អ្នក អ្នកអាចទូរស័ព្ទទៅ Tesla របស់អ្នកដើម្បីមករកអ្នក។ លើសពីនេះ រថយន្តនឹងជូនដំណឹងដល់ទូរសព្ទរបស់អ្នក ប្រសិនបើមានព្រឹត្តិការណ៍ដ៏សំខាន់មួយ ដោយសារបច្ចេកវិទ្យា Sentry Mode តែមួយគត់របស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ។
ដោយសារក្រុមហ៊ុន Tesla នឹងប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលវាបានប្រមូលផ្តុំលើទម្លាប់នៃការបើកបរជាក់ស្តែងរបស់អ្នកបើកបរ Tesla (ការប្រមូលទិន្នន័យគឺជាធាតុសំខាន់នៃបច្ចេកវិទ្យា ជាពិសេសនៅពេលដែលវាផ្ទាល់ដូចនេះ និងមិនត្រូវបានធ្វើតាមរយៈការស្ទង់មតិទីផ្សារ) ការធានារ៉ាប់រងរបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ក៏នឹងក្លាយជាផ្នែកបន្ថែមផងដែរ។ នៃផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា។
តើ Tesla ប្រើបច្ចេកវិទ្យាអ្វីសម្រាប់ Autopilot?
ពួកគេបង្កើត និងប្រើប្រាស់ស្វ័យភាពក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំនៅក្នុងម៉ាស៊ីន ដូចជាមនុស្សយន្ត និងរថយន្តជាដើម។ ពួកគេអះអាងថាវិធីសាស្ត្រតែមួយគត់ដែលអាចផ្តល់ចម្លើយដ៏ទូលំទូលាយសម្រាប់ពេញលេញ បើកបរដោយស្វយ័ត ហើយលើសពីនេះទៀត គឺជាផ្នែកមួយដែលពឹងផ្អែកលើ AI ដ៏ទំនើបសម្រាប់ការធ្វើផែនការ និងចក្ខុវិស័យ ដែលបំពេញបន្ថែមដោយផ្នែករឹងដ៏មានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការសន្និដ្ឋាន។
បន្ទះឈីប Tesla FSD
ប្រព័ន្ធ Tesla ភ្ជាប់មកជាមួយប្រព័ន្ធដំណើរការ AI ចំនួនពីរសម្រាប់ការពង្រឹងដំណើរការ និងសុវត្ថិភាពចរាចរណ៍។ ប្រព័ន្ធ Tesla មានគោលបំណងឆ្ពោះទៅរកប្រតិបត្តិការដោយគ្មានកំហុស។ ដោយសារតែថាមពលបម្រុងទុក និងប្រភពបញ្ចូលទិន្នន័យ រថយន្តអាចបន្តដំណើរការបាន ទោះបីជាអង្គភាពមួយដំណើរការខុសប្រក្រតីក៏ដោយ។
ក្រុមហ៊ុន Tesla ចាត់វិធានការប្រុងប្រយ័ត្នបន្ថែមទាំងនេះ ដើម្បីធានាថារថយន្តត្រូវបានរៀបចំយ៉ាងល្អដើម្បីការពារការធ្លាក់យន្តហោះក្នុងករណីមានការបរាជ័យដែលមិននឹកស្មានដល់។
ឧបករណ៍តែមួយគត់ដែលអាចធ្វើប្រតិបត្តិការបានច្រើនក្នុងមួយវិនាទីជាង microprocessor Tesla ថ្មីគឺខួរក្បាលមនុស្ស (1 quadrillion operations per sec)។ វាគឺប្រហែល 21 ដងខ្លាំងជាងមីក្រូឈីប Tesla Nvidia ដែលបានប្រើពីមុន។
បង្កើតប្រព័ន្ធដំណើរការ AI inferences ដើម្បីផ្តល់ថាមពលដល់កម្មវិធី Full Self-Driving របស់ពួកគេ ដោយគិតគូរដល់រាល់ការកែលម្អស្ថាបត្យកម្ម និងមីក្រូស្ថាបត្យកម្មតូចៗ ខណៈពេលដែលបង្កើនប្រសិទ្ធភាពស៊ីលីកុនក្នុងមួយវ៉ាត់។
ទោះបីជាក្រុមហ៊ុន Tesla មិនអាចនាំមុខគេលើទីផ្សារសម្រាប់ក្បាលរថភ្លើងស្វយ័តទាំងស្រុងក៏ដោយ ក៏វានៅតែជាផ្លូវដ៏វែងឆ្ងាយក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍រថយន្តស្វ័យប្រវត្តិទំនើបទាន់សម័យ។
បន្ទះឈីប Tesla Dojo
Tesla បានបង្ហាញ Tesla D1 ដែលជាខួរក្បាលថ្មីដែលមានថាមពល 362 TFLOPs នៅក្នុង BF16/CFP8 ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសសម្រាប់ ក្លែងបន្លំ. នេះត្រូវបានលាតត្រដាងអំឡុងពេលថ្មីៗនេះ។ ក្រុមហ៊ុន Tesla AI បទបង្ហាញថ្ងៃ។
បន្ទះឈីបដ៏ធំមួយត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយការភ្ជាប់បណ្តាញនៃអង្គភាពមុខងារដែលហៅថាបណ្តាញនៃអង្គភាពមុខងារដែល Tesla D1 បន្ថែមថ្នាំងហ្វឹកហាត់សរុបចំនួន 354 ។ ឯកតាមុខងារនីមួយៗមាន quad-core, 64-bit ISA CPU ជាមួយនឹងការរចនាតាមតម្រូវការ ការរចនាពិសេសសម្រាប់តំណភ្ជាប់ឆ្លងកាត់ ការផ្សាយ និងការផ្លាស់ប្តូរទីតាំង។ ការអនុវត្ត superscalar ត្រូវបានប្រើដោយ CPU នេះ (4-wide scalar and 2-wide vector pipelines)។
ស៊ីលីកុន Tesla ថ្មីនេះមានទំហំតូចជាង GA100 GPU ដែលរកឃើញនៅក្នុង NVIDIA A100 accelerator ដែលមានទំហំ 826 មីលីម៉ែត្រការ៉េ។ វាត្រូវបានផលិតដោយប្រើដំណើរការ 7nm មាន 50,000 លានត្រង់ស៊ីស្ទ័រសរុប និងកាន់កាប់ផ្ទៃដី 645 មីលីម៉ែត្រការ៉េ។
Tesla អះអាងថា បន្ទះឈីប Dojo របស់ខ្លួននឹងដំណើរការទិន្នន័យចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រលឿនជាងប្រព័ន្ធបច្ចុប្បន្ន XNUMX ដង ដែលអាចឱ្យក្រុមហ៊ុនធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មពេញលេញនូវប្រព័ន្ធបើកបរដោយខ្លួនឯងបាន។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បច្ចេកវិទ្យាដ៏លំបាកបំផុតចំនួនពីរគឺការភ្ជាប់គ្នារវាងក្បឿងទៅក្បឿង និងផ្នែកទន់ មិនទាន់ត្រូវបានសម្រេចដោយក្រុមហ៊ុន Tesla នៅឡើយទេ។
កុងតាក់បណ្តាញថ្នាក់កំពូលមិនអាចប្រកួតប្រជែងជាមួយកម្រិតបញ្ជូនខាងក្រៅនៃក្រឡាណាមួយបានទេ។ ដើម្បីធ្វើដូច្នេះ Tesla បានបង្កើតទំនាក់ទំនងគ្នាទៅវិញទៅមក។
ប្រព័ន្ធ Dojo
បង្កើតប្រព័ន្ធ Dojo ពីកម្មវិធី APIs កម្រិតខ្ពស់ ដើម្បីគ្រប់គ្រងវាទៅចំណុចប្រទាក់កម្មវិធីបង្កប់ស៊ីលីកុន។ ប្រើប្រាស់បច្ចេកវិជ្ជាផ្តល់ថាមពល និងប្រព័ន្ធត្រជាក់កម្រិតខ្ពស់ ដើម្បីដោះស្រាយស្ថានភាពលំបាក និងបង្កើតរង្វិលជុំត្រួតពិនិត្យដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន និងកម្មវិធីត្រួតពិនិត្យ។
ប្រើប្រាស់ជំនាញទាំងមូលនៃក្រុមវិស្វកម្មមេកានិក កម្ដៅ និងអគ្គិសនីរបស់ពួកគេ ដើម្បីបង្កើតកុំព្យូទ័រជំនាន់ក្រោយនៃការសិក្សាម៉ាស៊ីនសម្រាប់ប្រើប្រាស់នៅក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ Tesla ។ ការដាក់កម្រិតតែមួយគត់គឺការស្រមើលស្រមៃរបស់អ្នក។
ធ្វើការជាមួយសមាសធាតុនីមួយៗ ការរចនាប្រព័ន្ធ. បង្កើត API ប្រឈមមុខនឹងសាធារណៈដែលនឹងធ្វើឱ្យ Dojo អាចចូលប្រើបានសម្រាប់នរណាម្នាក់ ហើយសហការជាមួយនឹងការរៀនកងនាវា Tesla ដើម្បីផ្តល់នូវបន្ទុកការងារបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំសម្បើមរបស់ពួកគេ។
ក្បួនដោះស្រាយស្វ័យភាព
បង្កើតគំរូពិភពលោកដែលមានភាពស្មោះត្រង់ខ្ពស់ និងគន្លងផ្លូវក្នុងចន្លោះនោះ ដើម្បីបង្កើតក្បួនដោះស្រាយសំខាន់ៗដែលដំណើរការរថយន្ត។
ដោយការប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញារថយន្តនៅទូទាំងទីកន្លែង និងពេលវេលា ក្បួនដោះស្រាយអាចផ្តល់នូវទិន្នន័យការពិតច្បាស់លាស់ និងទូលំទូលាយ ដែលអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល បណ្តាញសរសៃប្រសាទ ដើម្បីទន្ទឹងរង់ចាំតំណាងទាំងនេះ។
ពួកគេបង្កើតប្រព័ន្ធធ្វើផែនការ និងការសម្រេចចិត្តដ៏រឹងមាំ ដោយប្រើវិធីសាស្រ្តទំនើបៗ ដែលអាចដំណើរការនៅក្នុងសេណារីយ៉ូក្នុងពិភពលោកដ៏លំបាកជាមួយនឹងភាពមិនច្បាស់លាស់។
ការវិភាគក្បួនដោះស្រាយនៅកម្រិតនៃកងនាវា Tesla ទាំងមូលគឺមានប្រយោជន៍។
បណ្តាញសរសៃប្រសាទ
បណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅអាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើបញ្ហាជាច្រើនចាប់ពីការយល់ឃើញរហូតដល់ការគ្រប់គ្រងដោយការប្រើប្រាស់ការស្រាវជ្រាវដ៏ទំនើប។ ដើម្បីសម្រេចបាននូវការបែងចែកតាមន័យធៀប ការកំណត់អត្តសញ្ញាណវត្ថុ និងការប៉ាន់ប្រមាណជម្រៅម៉ូលេគុល បណ្តាញកាមេរ៉ានីមួយៗរបស់ពួកគេពិនិត្យមើលរូបភាពឆៅ។
បណ្តាញមើលតាមភ្នែកបក្សីរបស់ពួកគេប្រើប្រាស់វីដេអូពីកាមេរ៉ាទាំងអស់ដើម្បីបង្កើតទិដ្ឋភាពពីលើចុះក្រោមនៃប្លង់ផ្លូវ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឋិតិវន្ត និងវត្ថុ 3D ។
បណ្តាញរបស់ពួកគេត្រូវបានផ្តល់ទិន្នន័យឥតឈប់ឈរពីកងនាវារបស់ពួកគេនៃរថយន្តប្រហែល 1 លានគ្រឿង ដែលរួមបញ្ចូលនូវកាលៈទេសៈដ៏ស្មុគស្មាញ និងផ្លាស់ប្តូរច្រើនបំផុតនៅក្នុងពិភពលោក។
បណ្តាញចំនួន 48 ដែលបង្កើតបានជារចនាសម្ព័ន្ធទាំងមូលនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ Autopilot ត្រូវការ 70,000 GPU ម៉ោងដើម្បីហ្វឹកហាត់។ នៅដំណាក់កាលនីមួយៗ ពួកវាបង្កើតបាន 1,000 tensors ផ្សេងគ្នា (ការព្យាករណ៍) ជាសមូហភាព។
ការវាយតម្លៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ
ពួកគេក៏បានបង្កើតហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងឧបករណ៍វាយតម្លៃផ្នែករឹងក្នុងរង្វង់បើកចំហ និងបិទក្នុងទំហំ ដើម្បីពន្លឿនល្បឿននៃការបង្កើតថ្មី តាមដានការកែលម្អការអនុវត្ត និងបញ្ឈប់ការតំរែតំរង់។
ពួកគេប្រើប្រាស់ឈុតលក្ខណៈអនាមិករបស់កងនាវារបស់ពួកគេ ហើយបញ្ចូលវាទៅក្នុងសេណារីយ៉ូសាកល្បងជាច្រើន។ សរសេរកូដដែលក្លែងធ្វើបរិយាកាសជាក់ស្តែងរបស់ពួកគេ បង្កើតរូបភាពដែលមើលទៅដូចជីវិតមិនគួរឱ្យជឿ និងទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាផ្សេងទៀតសម្រាប់កម្មវិធី Autopilot របស់ពួកគេដើម្បីប្រើសម្រាប់ការធ្វើតេស្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ ឬការបំបាត់កំហុសផ្ទាល់។
តើ Tesla ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យធំ វៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត និងរៀនម៉ាស៊ីនដោយរបៀបណា?
ទិន្នន័យធំ
ទិន្នន័យធំមិនត្រឹមតែត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយ Tesla ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប៉ុណ្ណោះទេ។ វាត្រូវបានគេប្រើផងដែរ ដើម្បីលើកកម្ពស់សុភមង្គលអ្នកប្រើប្រាស់។ ពួកគេទទួលបានព័ត៌មានពីសហគមន៍អនឡាញរបស់អតិថិជនរបស់ពួកគេ ហើយពួកគេប្រើប្រាស់វាដើម្បីបង្កើនការផលិតជាបន្តបន្ទាប់របស់ពួកគេ។ ប្រភេទនៃអន្តរកម្មអតិថិជននេះមិនធ្លាប់ឮនៅក្នុងអាជីវកម្មទេ។
ទិន្នន័យធំគាំទ្រដល់កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ក្នុងការសន្សំការចំណាយ ស្វែងរកទីផ្សារថ្មី សូមអ្នកប្រើប្រាស់ បង្កើតផលិតផលថ្មី និងលើកកំពស់យានយន្តរបស់ខ្លួន។
ព័ត៌មាននេះត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតផែនទីទិន្នន័យក្រាស់ខ្លាំងដែលបង្ហាញពីទីតាំងនៃហានិភ័យដែលបង្ខំឱ្យអ្នកបើកបរចាត់វិធានការចំពោះការកើនឡើងជាមធ្យមនៃល្បឿនចរាចរណ៍លើកំណាត់ផ្លូវជាក់លាក់មួយ។
ការគណនាគែម កំណត់នូវសកម្មភាពអ្វីដែលរថយន្តនីមួយៗត្រូវធ្វើនៅពេលនេះ ខណៈពេលដែលការរៀនម៉ាស៊ីននៅក្នុងពពកជួយបណ្តុះបណ្តាលកងនាវាទាំងមូល។
លើសពីនេះទៀត មានការសម្រេចចិត្តកម្រិតទីបី ដែលរថយន្តអាចភ្ជាប់ជាមួយរថយន្ត Tesla ដែលនៅជិតខាងដើម្បីបង្កើតបណ្តាញ និងចែករំលែកចំណេះដឹងអំពីតំបន់នោះ។
បណ្តាញទាំងនេះប្រហែលជានឹងទាក់ទងជាមួយយានជំនិះដែលផលិតដោយក្រុមហ៊ុនផលិតផ្សេងទៀត ក៏ដូចជាប្រព័ន្ធផ្សេងទៀតដូចជា កាមេរ៉ាចរាចរណ៍ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញានៅលើដី ឬទូរស័ព្ទនៅក្នុងពិភពអនាគតដ៏ខ្លី ដែលរថយន្តស្វយ័តជារឿងធម្មតា។
បញ្ញាសិប្បនិម្មិត
ដើម្បីអាចបើកបរដោយខ្លួនឯង រថយន្តស្វយ័តបន្តវាយតម្លៃទិន្នន័យពីឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា និងកាមេរ៉ាមើលឃើញម៉ាស៊ីនរបស់ពួកគេ។ បន្ទាប់មកពួកគេធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើព័ត៌មាននេះ។
ពួកគេប្រើ AI ដើម្បីយល់ និងប្រមើលមើលចលនារបស់កង់ អ្នកថ្មើរជើង និងរថយន្ត។ ពួកគេអាចធ្វើការវិនិច្ឆ័យជាវិនាទី និងរៀបចំផែនការសកម្មភាពរបស់ពួកគេយ៉ាងឆាប់រហ័សដោយប្រើចំណេះដឹងនេះ។
តើរថយន្តនៅក្នុងផ្លូវដែលវាស្ថិតនៅក្នុងពេលនេះឬក៏គួរតែប្តូរ? តើគួរបន្តទៅមុខទៀតឬក៏ជ្រុលឡាននៅពីមុខគេ? តើនៅពេលណាដែលរថយន្តគួរបន្ថយល្បឿន ឬបង្កើនល្បឿន?
ដើម្បីធ្វើឱ្យរថយន្តមានស្វ័យភាពពេញលេញ Tesla ត្រូវតែប្រមូលទិន្នន័យចាំបាច់ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលក្បួនដោះស្រាយ និងចិញ្ចឹម AI របស់វា។ ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលបន្ថែមទៀតនឹងតែងតែនាំទៅរកការអនុវត្តកាន់តែប្រសើរ ហើយ Tesla ពូកែក្នុងរឿងនេះ។
Tesla មានការប្រកួតប្រជែងមួយចាប់តាំងពីវាប្រមូលទិន្នន័យទាំងអស់របស់ខ្លួនពីរថយន្ត Tesla រាប់រយរាប់ពាន់គ្រឿងដែលឥឡូវនេះកំពុងធ្វើដំណើរលើដងផ្លូវ។ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាខាងក្នុង និងខាងក្រៅរក្សាផ្ទាំងអំពីរបៀបដែល Teslas ដំណើរការក្រោមលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗ។
លើសពីនេះទៀត ពួកគេសង្កេតពីរបៀបដែលអ្នកបើកបរមានអាកប្បកិរិយា រួមទាំងប្រតិកម្មរបស់ពួកគេចំពោះស្ថានភាពផ្សេងៗ និងថាតើពួកគេប៉ះដៃចង្កូត ឬផ្ទាំងគ្រប់គ្រងញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា។ ពួកគេមានប្រព័ន្ធតាមដានដ៏ទំនើប។
ជាឧទាហរណ៍ Tesla កត់ត្រាភ្លាមៗនៅក្នុងពេលវេលា បន្ថែមវាទៅការប្រមូលទិន្នន័យ ហើយបន្ទាប់មកប្រើទម្រង់ពណ៌ដើម្បីបង្កើតរូបភាពអរូបីនៃបរិស្ថានដែលបណ្តាញសរសៃប្រសាទអាចរៀនបាន។
វាកើតឡើងនៅពេលដែលរថយន្ត Tesla ធ្វើការសន្មត់មិនត្រឹមត្រូវអំពីរបៀបដែលរថយន្ត ឬកង់នឹងមានឥរិយាបទ។
រៀនម៉ាស៊ីន
ជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាខាងក្នុង និងខាងក្រៅ ដែលថែមទាំងអាចយកព័ត៌មានអំពីទីតាំងដៃរបស់អ្នកបើកបរនៅលើឧបករណ៍បញ្ជា និងរបៀបដែលពួកគេកំពុងបន្តដំណើរការនោះ Tesla machine learning បានជោគជ័យនូវប្រភពទិន្នន័យសំខាន់ៗមួយចំនួនរបស់វាពីយានយន្តទាំងអស់ ព្រមទាំងឧបករណ៍របស់ពួកគេផងដែរ។ អ្នកបើកបរ។
ព័ត៍មាននេះក៏ត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីបង្កើតផែនទីដែលមានទិន្នន័យច្រើន ដែលបង្ហាញអ្វីគ្រប់យ៉ាងពីការកើនឡើងជាមធ្យមនៃល្បឿនចរាចរណ៍ ក្នុងអំឡុងពេលនៃប្រវែងផ្លូវជាក់លាក់មួយ រហូតដល់វត្តមាននៃគ្រោះថ្នាក់ និងសូម្បីតែជំរុញឱ្យអ្នកបើកបរចាត់វិធានការ។
ខណៈពេលដែលជាផ្នែកមួយនៃ កុំព្យូទ័រគែម នៅលើរថយន្តនីមួយៗកំណត់នូវសកម្មភាពដែលរថយន្តត្រូវធ្វើនៅពេលនេះ ការរៀនម៉ាស៊ីនផ្អែកលើពពករបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ទទួលបន្ទុកបណ្តុះបណ្តាលកងនាវាទាំងមូល។
ដើម្បីផ្លាស់ប្តូរការយល់ដឹង និងព័ត៌មានក្នុងស្រុកមួយចំនួន រថយន្តអាចភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងជាមួយរថយន្ត Tesla មួយចំនួនផ្សេងទៀតដែលនៅក្បែរនោះ។
សន្និដ្ឋាន
Tesla តែងតែជាអាជីវកម្មដែលផលិតការប្រមូលទិន្នន័យ និងការវិភាគ ដែលជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតសម្រាប់អ្វីដែលវាធ្វើ។ ពួកគេមិនមានការលើកលែងទេ ខណៈពេលដែលរចនា CPU របស់ពួកគេ។
ការអភិវឌ្ឍនៃ។ រថយន្តស្វយ័ត ហើយការវិភាគនៃទិន្នន័យស្ថិតិដោយសាជីវកម្មបានធ្វើឱ្យវាអាចផ្លាស់ប្តូរទាំងស្រុងនូវវិធីដែលយើងជំរុញដោយសារបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ការវិភាគទិន្នន័យ ទិន្នន័យធំ ការរៀនម៉ាស៊ីន ចក្ខុវិស័យកុំព្យូទ័រ បណ្តាញសរសៃប្រសាទ បន្ទះឈីប FSD និងក្បួនដោះស្រាយជាច្រើនទៀត។
សូមផ្ដល់យោបល់