Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Биз билген дүйнө жасалма интеллекттин (AI) натыйжасында өзгөрүшү мүмкүн. Жарым автономдуу системаларды жакшыртууга келсек, Тесла аларды көп колдонот.
Кошумчалай кетсек, Илон Маск акыры башка тармактарда колдонула турганын ырастайт. Толук өзүн-өзү башкаруу технологиясы жана автопилот системасы үчүн,
Тесла компьютердик көрүнүштү колдонот, машина үйрөнүү, жана жасалма интеллект (FSD).
Бул макалада биз Тесланы эмне технологиялык фирмага айландырарын жана ал AI, компьютердик көрүнүш, чоң маалыматтарды жана башка технологияларды кантип колдоноорун талкуулайбыз. баштайлы.
Биз алгач Тесла кандай технологиялык фирма экенин карап чыгабыз.
Эмне үчүн Tesla технологиялык компания болуп эсептелет?
Tesla программалык камсыздоонун бир кыйла көлөмүн чыгарып жатат. Тесланын өзгөчө инфозоок системасы, колдонуучу, жана автономдуу айдоо функциялары программалык камсыздоого негизделген.
Башка автоконцерндер эми гана абадан жаңыртуу менен эксперимент жасай баштаса, Тесла муну көп жылдардан бери жасап келет. Tesla кызматкерлери Tesla унаалары үчүн операциялык системаларды түзүп, тынымсыз өркүндөтүп жатышат.
Тесла ошондой эле ар кандай башка технологиялык продуктыларды, анын ичинде күн панелдерин, чатырдагы күн плиткаларын, батарейканын бир нече түрлөрүн, заряддоо станцияларын, компьютерлерди жана компьютердин негизги тетиктерин (Tesla унаалары үчүн) чыгарат.
Nokia менен Blackberry экөө тең программалык камсыздоого ээ болсо да, iPhone экөөнүн тең салмактуу айкалышы болгон, ошондуктан ал уюлдук телефон бизнесин жеңип, биздин телефондорду колдонуу ыкмасын өзгөрттү.
Бул Тесла унаа бизнеси үчүн эмне кылып жатат. Тесла транспорт каражаттары, ооба (жана жол тандабастар жана жакында пикаптар, жарым жүк ташуучу унаалар жана ATV). Бирок бул унаалар күнүмдүк колдонуу үчүн программалык камсыздоону камтыйт, алар Tesla тарабынан ички түрдө түзүлгөн же Тесланын тутумуна киргизилген.
Сиз токтоп турганыңызда, Tesla көңүл ачуу тандоолорун, анын ичинде TRAX, Caraoke жана көптөгөн оюндарды сунуштады (жана, балким, качандыр бир күнү транзитте). Tesla аппараттык жана программалык камсыздоону айкалыштырган Sentry Mode коопсуздук системасы укук коргоо органдарына вандализм сыяктуу кылмыштарды ачууга жардам берди. Сиздин смартфонуңуз Tesla ачкычы катары кызмат кылат.
Телефонуңузду колдонуп, сиз Teslaга чалсаңыз болот. Кошумчалай кетсек, Тесланын уникалдуу Sentry Mode технологиясы аркасында маанилүү окуя болуп калса, унаа телефонуңузга кабарлайт.
Tesla Tesla айдоочуларынын иш жүзүндө айдоо адаттары жөнүндө чогулткан маалыматтарды колдоно тургандыктан (маалыматтарды чогултуу технологиянын негизги элементи болуп саналат, айрыкча, бул түздөн-түз жана рыноктук изилдөөлөр аркылуу жүргүзүлбөгөндө), Тесланын камсыздандыруусу дагы кеңейтүү болот. техникалык жактан.
Tesla автопилот үчүн кандай технологияны колдонот?
Алар роботтор жана унаалар сыяктуу машиналарда чоң масштабда автономияны түзүп, колдонушат. Алар толук жооп бере турган жалгыз ыкма деп ырасташат автономдуу айдоо жана андан тышкары пландоо жана көрүү үчүн эң алдыңкы AIга таянган, жыйынтык чыгаруу үчүн эффективдүү жабдыктар менен толукталган.
Tesla FSD чип
Tesla системалары жакшыртылган иштөө жана жол коопсуздугун камсыз кылуу үчүн эки AI процессору менен келет. Тесла системасы катасыз иштөөнү көздөйт. Резервдик кубат жана маалыматтарды киргизүү булактары болгондуктан, бир блок иштебей калса да, унаа иштей берет.
Тесла күтүлбөгөн катачылыктар учурунда кырсыктарды алдын алуу үчүн унаалардын жакшы даярдыгын камсыз кылуу үчүн бул кошумча чараларды көрөт.
Жаңы Tesla микропроцессоруна караганда секундасына көбүрөөк операцияларды жасай алган жалгыз аппарат - бул адамдын мээси (секундуна 1 квадриллион операция). Бул мурда колдонулган Tesla Nvidia микрочиптеринен болжол менен 21 эсе күчтүү.
Ар бир кичинекей архитектуралык жана микроархитектуралык өркүндөтүүнү эске алуу менен, бир ватт үчүн кремнийдин өндүрүмдүүлүгүн жогорулатуу менен, толук өзүн-өзү башкаруучу программалык камсыздоону иштетүү үчүн AI жыйынтык процессорлорун куруңуз.
Тесла талашсыз түрдө толугу менен автономдуу локомотивдер рыногун жетектеп турганына карабастан, эң алдыңкы автопилоттук унааны иштеп чыгуудан дагы эле көп жол турат.
Tesla Dojo чип
Tesla BF1/CFP362де 16 TFLOP кубаттуулугу бар Tesla D8 жаңы процессорун көрсөттү. Жасалма интеллект. Бул тууралуу жакында эле ачыкталган Tesla AI Күндүн презентациясы.
Функционалдык бирдиктердин тармагы деп аталган функционалдык бирдиктердин тармагын туташтыруу аркылуу чоң чип түзүлөт, ага Tesla D1 жалпысынан 354 окутуу түйүндөрүн кошот. Ар бир функционалдык блоктун төрт ядролуу, 64-бит ISA CPU бар, шилтемелерди өтүү, берүүлөр жана транспозициялар үчүн атайын дизайнга ээ. Суперскалярдык ишке ашыруу ушул CPU тарабынан колдонулат (4 кең скаляр жана 2 кең вектордук түтүктөр).
Бул жаңы Tesla кремнийи NVIDIA A100 тездеткичинде табылган GA100 GPUден кичине, ал көлөмү 826 мм чарчы. Ал 7 нм процессинин жардамы менен өндүрүлгөн, жалпысынан 50,000 645 миллион транзисторго ээ жана XNUMX мм чарчы аянтты ээлейт.
Tesla анын Dojo чипинин компьютердик көрүү маалыматтарын азыркы системаларга караганда төрт эсе тезирээк иштетет деп ырастайт, бул компанияга өзүн өзү башкаруу системасын толугу менен автоматташтырууга мүмкүндүк берет.
Бирок, эң татаал эки технологиялык эрдик, тактап айтканда, плиткадан плиткага өз ара байланыш жана программалык камсыздоо Тесла тарабынан аткарыла элек.
Жогорку класстагы тармак которгучтары кандайдыр бир плитканын тышкы өткөрүү жөндөмдүүлүгү менен атаандаша албайт. Бул үчүн, Тесла уникалдуу өз ара байланыштарды жараткан.
Dojo системасы
Dojo тутумун түзүңүз, аны башкаруу үчүн жогорку деңгээлдеги программалык API'лерден кремний микропрограммасынын интерфейстерине чейин. Татаал кырдаалдарды чечүү үчүн эң алдыңкы жогорку кубаттуулукту жеткирүү жана муздатуу технологияларын колдонуңуз жана масштабдуу башкаруу циклдерин жана мониторинг программасын түзүңүз.
Тесла маалымат борборлорунда колдонуу үчүн машина үйрөнүү эсептөөлөрүнүн кийинки муунун иштеп чыгуу үчүн алардын механикалык, жылуулук жана электр инженердик топторунун бардык тажрыйбасын колдонуңуз. Жалгыз чектөө - бул сиздин фантазияңыз.
Ар бир компоненти менен иштөө системалык дизайн. Dojo'ну каалагандар үчүн жеткиликтүү кыла турган жалпыга ачык API иштеп чыгыңыз жана Tesla флоту менен биргелешип, алардын эбегейсиз маалымат топтомдорун колдонуу менен окуу жүктөмдөрүн жеткириңиз.
Автономия алгоритмдери
Автоунааны башкарган негизги алгоритмдерди иштеп чыгуу үчүн жогорку тактыктагы дүйнөлүк моделди жана ошол мейкиндикте траекторияны түзүңүз.
Унаанын сенсорлорунан алынган маалыматтарды жер жана убакыт боюнча топтоо менен, алгоритм машыгуу үчүн колдонула турган так жана кеңири жер үстүндөгү чындык маалыматтарын бере алат. нейрон тармактары бул өкүлчүлүктөрдү алдын ала билүү.
Алар реалдуу дүйнө сценарийлерин белгисиздик менен чечүүдө иштей ала турган алдыңкы методологияларды колдонуу менен күчтүү пландаштыруу жана чечимдерди кабыл алуу системасын түзүшөт.
Алгоритмдерди бүт Тесла флотунун деңгээлинде талдоо пайдалуу.
нейрон тармактары
Терең нейрон тармактарын заманбап изилдөөлөрдү колдонуу менен кабылдоодон башкарууга чейинки маселелер боюнча үйрөтсө болот. Семантикалык сегментациялоону, объектти идентификациялоону жана монокулярдык тереңдикти баалоону ишке ашыруу үчүн алардын ар бир камералык тармактары чийки сүрөттөрдү изилдейт.
Алардын куштун көзү менен караган тармактары жолдун макетинин, статикалык инфраструктуранын жана 3D объекттеринин жогорудан ылдый перспективасын түзүү үчүн бардык камералардын кадрларын колдонушат.
Алардын тармактары дүйнөдөгү эң татаал жана ар түрдүү жагдайларды камтыган 1 миллионго жакын унаалар паркынан алынган маалыматтар менен дайыма камсыздалып турат.
Автопилоттун нейрон тармактарынын бүт конструкциясын түзгөн 48 тармактарды окутуу үчүн 70,000 1,000 GPU саат талап кылынат. Ар бир мезгилде алар XNUMX түрдүү тензорлорду (болжолдоолорду) чогуу чыгарышат.
Инфраструктураны баалоо
Алар ошондой эле инновациянын ылдамдыгын тездетүү, иштин жакшырышына мониторинг жүргүзүү жана регрессияларды токтотуу үчүн инфраструктураны жана ачык жана жабык циклдеги аппараттык баалоо куралдарын түзүштү.
Алар флотунун анонимдүү мүнөздөмөлөрүн колдонушат жана аларды көптөгөн сыноо сценарийлерине киргизишет. Автоматташтырылган тестирлөө же түз мүчүлүштүктөрдү оңдоо үчүн колдонуу үчүн алардын Autopilot программасы үчүн укмуштуудай жандуу визуалдарды жана башка сенсордук маалыматтарды жаратып, алардын чыныгы чөйрөсүн окшоштурган кодду жазыңыз.
Тесла чоң маалыматтарды, жасалма интеллектти жана машина үйрөнүүнү кантип колдонот?
Big маалыматтар
Чоң маалыматтар Тесла тарабынан көйгөйлөрдү чечүү үчүн гана колдонулбайт; ошондой эле керектөөчүлүк бакытты жогорулатуу үчүн колдонулат. Алар кардарларынын онлайн коомчулугунан маалымат алышат жана аны кийинки өндүрүштү өркүндөтүү үчүн колдонушат. Кардарлардын мындай карым-катнашынын бизнесте кездешпеген түрү.
Чоң маалыматтар Тесланын чыгымдарды үнөмдөө, жаңы рынокторду табуу, керектөөчүлөрдү кубантуу, жаңы өнүмдөрдү түзүү жана унааларын өркүндөтүү аракеттерин колдойт.
Маалымат айдоочуларды кандайдыр бир жолдун белгилүү бир тилкесинде кыймылдын ылдамдыгынын орточо өсүшүнө чейин чара көрүүгө мажбурлаган коркунучтардын жайгашкан жерин көрсөтүүчү өтө жыш карталарды түзүү үчүн колдонулат.
Edge эсептөө Булуттагы машина үйрөнүү бардык флотту машыктырат, ал эми ар бир жеке унаа азыр кандай иш-аракет кылышы керектигин аныктайт.
Кошумчалай кетсек, чечим кабыл алуунун үчүнчү деңгээли бар, анын жардамы менен унаалар коңшу Тесла унаалары менен байланышып, тармактарды куруп, аймак жөнүндө билим менен бөлүшө алышат.
Бул тармактар, балким, ошондой эле башка өндүрүүчүлөр тарабынан жасалган унаалар, ошондой эле башка системалар сыяктуу жол кыймылы камералары, жерге негизделген сенсорлор же автономдуу унаалар кеңири таралган жакынкы келечектеги дүйнөдө телефондор менен байланышат.
Жасалма интеллект
Автономдуу унаалар өз алдынча айдай алуу үчүн сенсорлордон жана машина көрүү камераларынан алынган маалыматтарды тынымсыз баалашат. Анан алар бул маалыматтын негизинде чечим чыгарышат.
Алар AIны велосипеддердин, жөө жүргүнчүлөрдүн жана унаалардын кыймылын түшүнүү жана алдын ала билүү үчүн колдонушат. Алар бул билимди колдонуу менен эки секундалык чечим чыгарып, өз иш-аракеттерин тез пландай алышат.
Унаа азыр турган тилкеде калышы керекпи же өзгөрүшү керекпи? Ал ошол бойдон кете бериши керекпи же алардын алдындагы машинадан озуп кетеби? Машина качан жайлатышы же ылдамдашы керек?
Автоунааларды толугу менен автономдуу кылуу үчүн, Тесла алгоритмдерди үйрөтүү жана анын AIларын азыктандыруу үчүн керектүү маалыматтарды чогултушу керек. Көбүрөөк машыгуу маалыматтары ар дайым жакшыраак иштөөгө алып келет жана Тесла бул жагынан алдыга чыгат.
Тесла атаандаштыкка жөндөмдүү, анткени ал өзүнүн бардык маалыматтарын азыр жолдо жүргөн жүз миңдеген Tesla унааларынан чогултат. Ички жана тышкы сенсорлор Тесластын ар кандай шарттарда кандайча иштешин көзөмөлдөп турушат.
Кошумчалай кетсек, алар айдоочулардын өзүн кандай алып жүргөнүн, анын ичинде ар кандай кырдаалдарга реакциясын жана рулду же аспаптар тактасына канчалык көп тийгенин байкашат. Алар абдан татаал көзөмөлдөө системасы бар.
Мисалы, Тесла бир заматта жазып, аны маалымат жыйнагына кошот, андан кийин нейрондук тармак үйрөнө турган чөйрөнүн абстрактуу сүрөтүн түзүү үчүн түстүү формаларды колдонот.
Бул Tesla унаасы унаа же велосипед өзүн кандай алып жүрөрү жөнүндө туура эмес божомол жасаганда пайда болот.
машина Learning
Ички жана тышкы сенсорлорду колдонуу менен, атүгүл башкаруу элементтериндеги айдоочунун колу жайгашкан жери жана алар кантип иштетилип жатканы тууралуу маалыматты ала алат, Tesla Machine Learning өзүнүн бардык унааларынан, ошондой эле алардын айрым негизги маалыматтарын ийгиликтүү топтойт. айдоочулар.
Маалымат ошондой эле жолдун белгилүү бир узундугундагы трафиктин ылдамдыгынын орточо өсүшүнөн баштап кооптуу жагдайлардын бар экендигин жана ал тургай айдоочуларды чара көрүүгө чакырган маалыматтарды чагылдырган өтө жыш карталарды түзүү үчүн колдонулат.
бир бөлүгү болуп жатканда Гаджет эсептөө Ар бир жеке унаада унаа азыр кандай иш-аракет кылышы керектигин аныктайт, Тесланын булутка негизделген машина үйрөнүүсү бүткүл флотту үйрөтүүгө жооптуу.
Кээ бир жергиликтүү түшүнүктөрдү жана маалыматтарды алмашуу үчүн, унаалар жакын жердеги башка Tesla унаалары менен байланыш түзө алышат.
жыйынтыктоо
Тесла ар дайым маалымат чогултуу жана талдоо жүргүзүүчү бизнес болуп келген, ал эмне кылбасын эң күчтүү курал болуп саналат. Алар процессорлорун иштеп чыгууда эч кандай өзгөчөлүктөр болгон жок.
иштеп чыгуу автономдуу транспорт каражаттары жана корпорация тарабынан статистикалык маалыматтарды талдоо жасалма интеллект, маалыматтарды талдоо, чоң маалыматтар, машина үйрөнүү, компьютердик көрүү, нейрон тармактары, FSD чип жана башка көптөгөн алгоритмдердин аркасында айдоо ыкмасын толугу менен өзгөртүүгө мүмкүндүк берди.
Таштап Жооп