Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Tesla ass eng amerikanesch Gefier Fabrikatioun Firma gegrënnt vun Elon Musk zu 2003.
D'Firma ass am Beschten bekannt fir seng Elektroautoen a fir d'Spezialisatioun op Solarpanneauen a Lithium-Ion Batterie Energielagerung.
Tesla Autoe kommen mat vill revolutionäre Features, dorënner Superladung, Keycard Zougang, an en Autopilot Modus.
Den Autopilotmodus war méiglech wéinst Iddie vu Kënschtlech Intelligenz (AI) an Tesla seng fortgeschratt Neural Network Architektur.
Loosst eis d'Tesla Neural Network Architektur am Detail diskutéieren.
Wat sinn Neural Netzwierker?
Neural Netzwierker, oder NNs, sinn eng Serie vun Algorithmen modelléiert no der biologescher Aktivitéit vun der mënschlecht Gehir. Neural Netzwierker besteet aus Wirbelen, och Neuronen genannt. Eng Sammlung vu vertikale Wirbelen sinn als Schichten bekannt.
All Schicht besteet aus Wirbelen, och Neuronen genannt, wou d'Berechnunge stattfannen. D'Node vun enger Schicht si mat der nächster Schicht duerch Iwwerdroungslinnen verbonne wéi hei ënnendrënner.
Am folgenden Diagramm representéieren d'Krees d'Knäppchen an d'vertikal Sammlung vun de Wirbelen representéieren d'Schichten. Et ginn dräi Schichten an dësem Modell.
Wéi léieren se?
Daten ginn un de Modell eng Entitéit gläichzäiteg zesumme mat engem Label gefüttert. D'Donnéeë ginn a Stécker opgedeelt an duerch all Node vum Modell passéiert.
Node maachen mathematesch Operatiounen op dëse Stécker. No enger Serie vu Berechnungen an enger Schicht ginn d'Donnéeën op déi nächst Schicht an sou weider.
Eemol ofgeschloss, prognostizéiert eise Modell den Datelabel op der Ausgangsschicht. De Modell geet dann weider fir dëse virausgesote Wäert mat deem vum aktuellen Labelwäert ze vergläichen.
Wann d'Wäerter passen, wäert eise Modell den nächsten Input huelen, awer wann d'Wäerter ënnerscheeden, berechent de Modell den Ënnerscheed tëscht béide Wäerter, genannt Verloscht, an ajustéiert Node Berechnungen fir d'nächst Kéier passende Etiketten ze produzéieren.
Tesla's Neural Network Architecture
Tesla benotzt modernste Fuerschung fir déif neural Netzwierker ze trainéieren iwwer Probleemer rangéiert vun Perceptioun bis Kontroll.
Tesla seng Per-Kamera Netzwierker analyséieren rau Biller fir semantesch Segmentatioun, Objekterkennung an monocular Déift Schätzung.
D'Datesets
D'neural Netzwierker ginn op rau Biller trainéiert, déi aus Videoen extrahéiert ginn aus Vogel-Aen-Vue Netzwierkkameraen, déi d'Stroosselayout, d'statesch Infrastruktur an 3D Objekter direkt an der Top-down Vue ausginn.
Datebilder sinn net markéiert an decken vill verschidden Szenarie ronderëm d'Welt a besteet aus enger Millioun Gefierer an Echtzäit.
Wéi heescht et schaffen?
D'Netz besteet aus 70,000 Graphical Processing Units (GPUs), déi 48 trainéieren ze léieren Modellen.
D'Hardware Komponente vum Auto inklusiv Kameraen a Sensoren, bidden onkontrolléiert Daten, déi duerch d'Netzwierk vun dëse Modeller passéiert ginn.
Den Auto léiert iwwer méiglech Objeten an engem Ëmfeld, wéi e Foussgänger, Bam etc.
D'Architektur besteet och aus zwee AI Chips datt d'Prinzipien vun benotzen ze léieren. Dës Chips hëllefen Echtzäit Entscheedunge fir den Auto ze treffen, wéi wéini a wéi Dir dréit, wärend Dir fuert.
D'neural Netzwierkarchitektur enthält vill mächteg Apparater a Konzepter déi zu senger Aarbecht bäidroen, dorënner:
FSD Chip
Voll Selbstfahrt (FSD) Chips sinn AI Inferenz Chips déi dem Tesla seng Autopilot Software lafen. Dës Chips goufen mat mikro-architektoneschen Verbesserungen entworf, déi maximal Silizium-Performance-pro-Watt drécken.
FSDs implementéieren Buedemplanung, Timing a Kraaftanalyse wärend robust Tester a Scoreboards schreiwen fir d'AI Funktionalitéit an d'Leeschtung z'iwwerpréiwen.
Dojo Chips a Systemer
dojo ass dem Tesla säi Super Computer System deen haart Probleemer mat fortgeschratt Technologie fir High-Power Liwwerung a Killmëttel léist.
Dojo Chips enthalen den AI deen dës Systemer dréit a si fir maximal Leeschtung, Duerchgang a Bandbreed bei all Granularitéit entworf.
Zesumme ginn d'Chips a Systemer benotzt fir d'Kraaft an d'Performance fir den Tesla's NN ze optimiséieren.
Autonomie Algorithmen
Autonomie Algorithmen sinn d'Käralgorithmen déi den Auto fueren andeems se eng High-Fidelity Representatioun vun der Welt kreéieren an Trajectoiren an engem bestëmmte Raum plangen.
To trainéiert neural Netzwierker fir esou Representatioune virauszesoen, erstellt Tesla algorithmesch genee a grouss-Skala Buedem-Wourecht Daten andeems d'Informatioun vun de Sensoren vum Auto iwwer Raum an Zäit kombinéiert.
Dës Algorithmen benotzen fortgeschratt Techniken fir e robuste Planungs- an Entscheedungssystem ze bauen, deen a komplizéierte Real-Weltsituatiounen ënner Onsécherheet funktionnéiert.
Evaluatioun Infrastruktur
D'Tesla Evaluatiounsinfrastruktur enthält Open-Loop, Close-Loop an Hardware-in-the-Loop Evaluatiounsinstrumenter an Infrastruktur op Skala.
Dës Infrastruktur erlaabt AI Leeschtungsverbesserungen ze verfolgen a Regressiounen ze vermeiden.
Schlëssel Feature vum Tesla's NN
- Kameraen, Ultraschallsensoren a Radar erkennen d'Ëmwelt
- E Radar moosst d'Distanz ronderëm den Auto
- Ultraviolet Techniken moossen Proximitéit a passive Video erkennt Objete ronderëm den Auto
- Benotzt zwee AI Chips gebaut op Prinzipien vun deep neurale Netzwierker
- AI Chips déi aus 6 Milliarde Transistoren ausmaachen
- 21 Mol méi séier wéi Nvidia Chips
- AI Chips hunn 32 Megabytes High-Speed SRAM Erënnerung
- Besteet aus 48 Deep Learning Modeller
- Enthält 70,000 Graphical Processing Units (GPUs)
- Output 1000 verschidde Tensoren (Prognosen) zu all Zäitschrëtt
Konklusioun
Tesla's Schneidkante Neural Netzwierker an AI Architektur huet d'Iddi vun Self-fueren Autoen eng Realitéit gemaach.
Dëse Succès vum féierende AI-baséierten Autoshersteller ass e Resultat vu sengem fortgeschrattem FSD Chips, Dojo Chips, Autonomie Algorithmen, Evaluatiounsinfrastruktur, a méi.
Wann Dir méi iwwer AI, Deep Learning an déi lescht Technologietrends léiere wëllt, kuckt eis aner interessant Artikelen.
Hannerlooss eng Äntwert