테슬라 Autopilot은 2014년 말에 처음 도입되었으며 그 이후로 자율주행 기술의 한계를 뛰어넘고 있습니다. 새로운 Tesla 차량에는 기본 안전 기술이 장착되어 있지만, Autopilot, 특히 2019년 초에 다시 도입된 완전 자율 주행 옵션은 진정한 자율 주행 품질이 작용하는 곳입니다.
하드웨어 3은 Tesla의 차세대 자동 조종 장치 및 완전 자율 주행(FSD) 컴퓨터입니다.
이 기사에서는 하드웨어 3이라고도 하는 Tesla FSD 칩과 하드웨어 4에서 기대할 수 있는 사항에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이 게시물은 기술적일 수 있지만 주요 요소를 명확히 하기 위해 최선을 다할 것입니다. 평범한 영어로.
하드웨어의 기술적 세부 사항 – 3
먼저 보드의 광범위한 표현을 볼 수 있습니다. 이 보드는 완벽한 이중화를 제공하므로 보드에 있는 모든 시스템이 실패해도 컴퓨터는 계속해서 정상적으로 작동합니다.
모든 카메라는 오른쪽 보드에 연결되어 있고 전원 공급 장치는 물론 다양한 입출력 연결이 왼쪽 보드에 연결되어 있습니다. Tesla는 보드 중앙에 두 개의 칩을 사용했습니다.
Tesla는 성능 향상보다는 중복성과 결과를 상호 참조하기 위해 두 개의 칩을 사용합니다. 운영 체제는 CPU 아래, CPU 왼쪽에 있는 플래시 메모리 칩에 저장됩니다.
현재 각 칩의 크기는 알 수 없지만 현재 500GB 용량의 마이크로 SD 카드를 사용할 수 있다는 점을 감안하면 상당히 클 수 있습니다. 각 CPU의 왼쪽과 오른쪽에는 4개의 LPDDRXNUMX 칩이 있습니다.
칩이 삼성에서 만들어졌기 때문에 일부 사람들은 RAM도 삼성에서 만들어졌다고 가정했는데 이는 잘못된 것입니다.
Tesla는 LPDDR4 RAM의 클록 속도가 2133Mhz로 삼성의 1600Mhz보다 높기 때문에 Samsung보다 Micron을 선택했습니다. LPDDR4는 DDR4의 저전력 변종으로 현재 데스크톱 및 노트북 컴퓨터에서 활용되고 있습니다. LPDDR4는 DDR4보다 약간 느리지만 종류에 따라 특정 상황에서 DDR3를 초과할 수 있습니다. LPDDR4는 오늘날의 스마트폰에서 볼 수 있는 메모리 유형이기도 합니다.
전체 시스템 온 칩-(SoC)
이제 포괄적인 SoC(System-on-a-Chip)를 살펴보겠습니다. Tesla는 CPU, 그래픽 카드, 신경 프로세서 및 기타 여러 구성 요소를 단일 칩에 담았습니다. Tesla는 카메라의 데이터를 추적하여 전체 프로세스를 설명합니다.
첫째, 데이터는 초당 최대 2.5억 픽셀의 속도로 입력되며, 이는 대략 초당 21프레임의 풀 HD 1080p 디스플레이 60개에 해당합니다. 이것은 이미 배치된 센서가 제공하는 것보다 훨씬 더 많은 데이터입니다.
그런 다음 이전에 다룬 DRAM으로 들어갑니다. DRAM은 가장 느린 구성 요소이기 때문에 칩의 초기 병목 현상 중 하나입니다. 그런 다음 데이터는 칩으로 전송되고 초당 8억 픽셀을 처리할 수 있는 이미지 신호 프로세서에 의해 처리됩니다(초당 1080프레임에서 약 60개의 Full HD XNUMXp 화면).
칩의 이 부분은 카메라 센서의 원시 RGB 데이터를 사용 가능한 데이터로 변환하고 톤을 개선하고 노이즈를 줄입니다. 그만큼 신경망 따라서 프로세서 또는 NPU는 전체 반도체에서 가장 매력적인 부분입니다. 데이터는 절차의 초기 단계로 SRAM 어레이에 저장됩니다.
두 개의 신경망 프로세서를 수용하기 위해 Tesla의 신경망 프로세서에는 총 64MB SRAM이 있으며, 이는 두 개의 32MB SRAM 세그먼트로 분할됩니다. Tesla는 막대한 SRAM 용량이 활용했을 수 있는 다른 유형의 칩에 비해 가장 중요한 이점 중 하나라고 생각합니다.
프레임은 저품질 JPEG가 아니라 크게 개선된 무손실 프레임이기 때문에 모든 카메라와 센서 입력에서 단일 프레임을 저장, 렌더링 및 처리하기에 충분한 용량이 될 수 있습니다.
데이터는 "Network on a Chip" 또는 NOC라고도 하는 칩의 주요 회랑/복도를 통과한 다음 초당 4GB의 대역폭을 갖고 데이터를 저장하는 데 사용되는 LPDDR68 DRAM을 통과합니다.
신경망 프로세서는 환상적인 도구입니다. 많은 양의 데이터가 통과하지만 일부 계산 작업은 아직 신경망 프로세서에서 실행되도록 변경되지 않았거나 호환되지 않습니다. 그래픽 처리 장치(GPU)가 그림에 들어가는 곳입니다.
이 칩의 GPU는 (Tesla에 따르면) 평범한 성능을 가지고 있으며 1GHz에서 작동하며 600 GFLOPS를 처리할 수 있습니다. Tesla에 따르면 GPU는 이제 사람이 읽을 수 있는 이미지 및 영화 생성을 포함할 수 있는 다양한 후처리 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
CPU는 또한 신경 프로세서에 적합하지 않은 일부 범용 처리 작업을 수행합니다. Tesla에 따르면 이 칩에는 12GHz에서 작동하는 72개의 ARM Cortex A64 2.2비트 CPU가 포함되어 있습니다. 하지만 보다 정확한 정의는 4코어 CPU 72개가 포함되어 있다는 것입니다. 그러나 ARM의 Cortex AXNUMX 아키텍처를 사용하기로 한 Tesla의 결정은 당혹스럽습니다.
Elon Musk와 그의 팀은 XNUMX년 전 칩 설계를 시작했을 때 이것이 그들이 가지고 있었던 것이라고 주장함으로써 그것을 설명했습니다. 아마도 하나 또는 두 개의 새롭거나 더 강력한 CPU가 아닌 세 개의 구형 CPU를 포함하는 것이 Tesla의 비용 절감 조치였을 것입니다. 이는 단일 작업 성능보다 멀티스레드 성능이 그들에게 더 중요하다면 의미가 있을 것입니다.
멀티스레딩은 일반적으로 작업을 적절하게 나누기 위해 약간의 프로그래밍 노력이 필요하지만, 이봐, 이것이 Tesla이므로 아마도 그들에게는 식은 죽 먹기 일 것입니다. 어쨌든 이 칩의 CPU 성능은 Tesla의 이전 HW2.5 버전보다 2배 향상되었습니다.
Tesla Hardware 4에서 무엇을 기대할 수 있습니까?
지금 우리가 아는 것은 그것이 안전을 강화하는 데 맞춰질 것이라는 것뿐입니다. 그것이 실제로 우리에게 말하는 유일한 것은 오래된 자동차에 새로운 기술을 가르치는 데 초점을 맞추지 않을 것이라는 점이지만 그렇게 될 가능성을 배제하지는 않습니다.
다음은 가능한 HW4 업데이트 및 업그레이드 목록입니다.
- Tesla는 Tesla가 아키텍처 구축을 시작한 시점에 따라 Cortex A75일 가능성이 가장 높은 최신 CPU 버전을 사용할 가능성이 높습니다. 향상된 처리 기능을 통해 Tesla는 칩의 전력과 공간을 절약할 수 있으므로 중요한 구성 요소를 추가할 수 있습니다.
- 더 많은 SRAM을 사용하여 신경 처리 장치가 업그레이드되었습니다.
- Tesla는 LPDDR5로 전환하여 훨씬 더 빠른 속도와 더 낮은 전력 사용량을 얻을 수 있습니다. 그러나 HW4 칩이 아직 개발 중이거나 비용을 절약하기 위해 Tesla는 LPDDR4X를 선택할 수 있습니다. LPDDR4X는 더 낮은 전압을 사용하여 전기를 절약하지만 많은 칩을 병렬로 사용하면 성능이 향상될 수 있습니다.
- 칩의 처리 능력이 카메라가 할 수 있는 전체 해상도와 프레임 속도를 처리할 수 있는지 여부에 따라 Tesla의 HW4에는 더 나은 해상도와 더 높은 프레임 속도를 가진 추가 카메라와 센서가 있을 수 있습니다.
- 더 나은 이미지 신호 프로세서(ISP). Tesla는 칩을 가능한 한 저렴하고 강력하게 만드는 것을 목표로 했습니다. 그렇기 때문에 칩 입력이 할 수 있는 것과 ISP가 처리할 수 있는 것 사이에 HW3에 큰 차이가 있어 옵션이 더 적은 전력을 사용하는지, 더 적은 공간을 사용하는지 또는 더 적은 비용을 사용하는지에 따라 더 강력하거나 보조 ISP가 필요합니다.
결론
Tesla의 HW3 컴퓨터는 괴물입니다. 프레임 수의 XNUMX배를 처리할 수 있으며 신경망 크기의 XNUMX배입니다. 마지막으로 Tesla는 광범위한 활동을 수행할 수 있는 강력하고 강력한 프로세서를 만들었습니다.
2022년은 흥미로운 해가 될 것입니다. 테슬라 자동 조종 장치 강력한 맞춤형 하드웨어와 그에 맞는 전문 AI 소프트웨어를 갖춘 완전한 자율 주행 기능.
4년 후반에 완료되어 Cybertruck에 통합될 것으로 예상되는 Hardware 2022의 XNUMX년 개발 주기가 거의 절반에 이르렀습니다.
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