Tesla ເປັນບໍລິສັດຜະລິດຍານພາຫະນະອາເມລິກາສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໂດຍ Elon Musk ໃນ 2003.
ບໍລິສັດແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກດີທີ່ສຸດສໍາລັບລົດໄຟຟ້າແລະມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນແຜງແສງອາທິດແລະການເກັບຮັກສາພະລັງງານຫມໍ້ໄຟ lithium-ion.
ລົດ Tesla ມາພ້ອມກັບຄຸນສົມບັດປະຕິວັດຫຼາຍຢ່າງລວມທັງການສາກໄຟຊຸບເປີ, ການເຂົ້າເຖິງດ້ວຍປຸ່ມກົດ, ແລະໂຫມດ autopilot.
ໂຫມດ autopilot ເປັນໄປໄດ້ຍ້ອນແນວຄວາມຄິດຈາກ Artificial Intelligence (AI) ແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Neural Network ຂັ້ນສູງຂອງ Tesla.
ໃຫ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Tesla Neural Network ໂດຍລະອຽດ.
ເຄືອຂ່າຍ Neural ແມ່ນຫຍັງ?
Neural Networks, ຫຼື NNs, ແມ່ນຊຸດຂອງສູດການຄິດໄລ່ທີ່ສ້າງແບບຈໍາລອງຫຼັງຈາກກິດຈະກໍາທາງຊີວະພາບຂອງ ສະຫມອງຂອງມະນຸດ. Neural Networks ປະກອບດ້ວຍຂໍ້, ເອີ້ນວ່າ neurons. ຄໍເລັກຊັນຂອງຂໍ້ແນວຕັ້ງແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນຊັ້ນ.
ແຕ່ລະຊັ້ນປະກອບດ້ວຍຂໍ້, ເອີ້ນວ່າ neurons, ບ່ອນທີ່ການຄິດໄລ່ເກີດຂຶ້ນ. ຂໍ້ຂອງຊັ້ນຫນຶ່ງແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ກັບຊັ້ນຕໍ່ໄປໂດຍຜ່ານສາຍສົ່ງຕາມທີ່ເຫັນຂ້າງລຸ່ມນີ້.
ໃນແຜນວາດຕໍ່ໄປນີ້, ວົງມົນເປັນຕົວແທນຂອງ nodes ແລະການເກັບກໍາຂໍ້ຕັ້ງຂອງ nodes ເປັນຕົວແທນຂອງຊັ້ນຕ່າງໆ. ຮູບແບບນີ້ມີສາມຊັ້ນ.
ພວກເຂົາເຈົ້າຮຽນຮູ້ແນວໃດ?
ຂໍ້ມູນຖືກປ້ອນໃຫ້ກັບຕົວແບບໜຶ່ງຫົວໜ່ວຍໃນແຕ່ລະຄັ້ງພ້ອມກັບປ້າຍກຳກັບ. ຂໍ້ມູນຖືກແບ່ງອອກເປັນຕ່ອນໆ ແລະຜ່ານແຕ່ລະຂໍ້ຂອງຕົວແບບ.
Nodes ດໍາເນີນການທາງຄະນິດສາດຢູ່ໃນ chunks ເຫຼົ່ານີ້. ຫຼັງຈາກຊຸດຂອງການຄິດໄລ່ໃນຊັ້ນດຽວ, ຂໍ້ມູນຈະຜ່ານຊັ້ນຕໍ່ໄປແລະອື່ນໆ.
ເມື່ອສໍາເລັດ, ຮູບແບບຂອງພວກເຮົາຄາດຄະເນປ້າຍຂໍ້ມູນຢູ່ໃນຊັ້ນຜົນຜະລິດ. ຮູບແບບດັ່ງກ່າວສືບຕໍ່ປຽບທຽບມູນຄ່າທີ່ຄາດຄະເນນີ້ກັບມູນຄ່າຂອງປ້າຍຕົວຈິງ.
ຖ້າຄ່າກົງກັນ, ຕົວແບບຂອງພວກເຮົາຈະເອົາຂໍ້ມູນໃສ່ຕໍ່ໄປ ແຕ່ຖ້າຄ່າແຕກຕ່າງກັນ ຕົວແບບຈະຄິດໄລ່ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຄ່າທັງສອງ, ເອີ້ນວ່າການສູນເສຍ, ແລະປັບການຄຳນວນຂອງໂນດເພື່ອຜະລິດປ້າຍທີ່ກົງກັນໃນຄັ້ງຕໍ່ໄປ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Neural Network ຂອງ Tesla
Tesla ໃຊ້ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ທັນສະ ໄໝ ເພື່ອຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກກ່ຽວກັບບັນຫາຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ການຮັບຮູ້ເຖິງການຄວບຄຸມ.
ເຄືອຂ່າຍຕໍ່ກ້ອງຂອງ Tesla ວິເຄາະຮູບພາບດິບເພື່ອປະຕິບັດການແບ່ງສ່ວນ semantic, ການກວດຫາວັດຖຸ, ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມເລິກ monocular.
ຊຸດຂໍ້ມູນ
ເຄືອຂ່າຍ Neural ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຮູບພາບດິບທີ່ສະກັດມາຈາກວິດີໂອທີ່ຖ່າຍຈາກກ້ອງຖ່າຍຮູບເຄືອຂ່າຍເບິ່ງນົກທີ່ສະແດງຮູບແບບເສັ້ນທາງ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານແບບຄົງທີ່, ແລະວັດຖຸ 3D ໂດຍກົງໃນມຸມເບິ່ງເທິງລົງລຸ່ມ.
ຮູບພາບຂໍ້ມູນແມ່ນບໍ່ມີປ້າຍກຳກັບ ແລະກວມເອົາຫຼາຍໆສະຖານະການທົ່ວໂລກ ແລະປະກອບດ້ວຍໜຶ່ງລ້ານພາຫະນະໃນເວລາຈິງ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ເຄືອຂ່າຍປະກອບດ້ວຍ 70,000 ຫນ່ວຍປະມວນຜົນຮູບພາບ (GPUs), ທີ່ຝຶກອົບຮົມ 48. ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ ແບບຈໍາລອງ.
ອົງປະກອບຮາດແວຂອງລົດລວມທັງກ້ອງຖ່າຍຮູບແລະເຊັນເຊີ, ສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມທີ່ຖືກສົ່ງຜ່ານເຄືອຂ່າຍຂອງຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້.
ລົດຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບວັດຖຸທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມ, ເຊັ່ນ: ຄົນຍ່າງ, ຕົ້ນໄມ້, ແລະອື່ນໆ. ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບ.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຍັງປະກອບດ້ວຍສອງຊິບ AI ທີ່ໃຊ້ຫຼັກການຂອງ ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ. ຊິບເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍຕັດສິນໃຈໃນເວລາຈິງສຳລັບລົດ ເຊັ່ນ: ເວລາ ແລະວິທີລ້ຽວ, ໃນຂະນະທີ່ຂັບຂີ່.
ສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ Neural ປະກອບມີອຸປະກອນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍແລະແນວຄວາມຄິດທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການເຮັດວຽກຂອງມັນ, ລວມທັງ:
ຊິບ FSD
ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງເຕັມຮູບແບບ (FSD) ຊິບແມ່ນຊິບ AI inference ທີ່ດໍາເນີນການຊອບແວ autopilot ຂອງ Tesla. ຊິບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບການອອກແບບດ້ວຍການປັບປຸງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຈຸນລະພາກທີ່ບີບອັດປະສິດທິພາບສູງສຸດຂອງຊິລິຄອນຕໍ່ວັດ.
FSDs ປະຕິບັດການວາງແຜນຊັ້ນ, ເວລາແລະການວິເຄາະພະລັງງານໃນຂະນະທີ່ຂຽນການທົດສອບທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະກະດານຄະແນນເພື່ອກວດສອບການເຮັດວຽກແລະການປະຕິບັດຂອງ AI.
Dojo Chips ແລະລະບົບ
ໂດໂຈ ແມ່ນລະບົບຄອມພິວເຕີຊຸບເປີຂອງ Tesla ທີ່ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຫຍຸ້ງຍາກດ້ວຍເທັກໂນໂລຍີທີ່ກ້າວໜ້າສຳລັບການຈັດສົ່ງພະລັງງານສູງ ແລະ ຄວາມເຢັນ.
Dojo Chips ລວມມີ AI ທີ່ໃຫ້ພະລັງແກ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ ແລະຖືກອອກແບບເພື່ອປະສິດທິພາບສູງສຸດ, ການສົ່ງຜ່ານ ແລະແບນວິດໃນທຸກອັນ.
ຮ່ວມກັນ, ຊິບແລະລະບົບຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບພະລັງງານແລະການປະຕິບັດສໍາລັບ NN ຂອງ Tesla.
Autonomy Algorithms
Autonomy algorithms ເປັນສູດການຄິດໄລ່ຫຼັກທີ່ຂັບເຄື່ອນລົດໂດຍການສ້າງການເປັນຕົວແທນທີ່ມີຄວາມຊື່ສັດສູງຂອງໂລກ ແລະວາງແຜນເສັ້ນທາງໃນພື້ນທີ່ທີ່ກຳນົດໄວ້.
To ຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ເພື່ອຄາດຄະເນການເປັນຕົວແທນດັ່ງກ່າວ, Tesla algorithm ສ້າງຂໍ້ມູນຄວາມຈິງໃນພື້ນທີ່ທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍການລວມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຂອງລົດໃນທົ່ວອາວະກາດແລະເວລາ.
ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ເຕັກນິກຂັ້ນສູງເພື່ອສ້າງລະບົບການວາງແຜນແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ດໍາເນີນການໃນສະຖານະການໂລກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ສັບສົນພາຍໃຕ້ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ.
ໂຄງສ້າງພື້ນຖານການປະເມີນຜົນ
ໂຄງສ້າງພື້ນຖານການປະເມີນຜົນຂອງ Tesla ລວມມີເຄື່ອງມືການປະເມີນແບບເປີດ, ວົງປິດ ແລະຮາດແວໃນວົງແຫວນ ແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານໃນຂະໜາດ.
ໂຄງສ້າງພື້ນຖານນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ AI ຕິດຕາມການປັບປຸງການປະຕິບັດແລະປ້ອງກັນການຖົດຖອຍ.
ຄຸນນະສົມບັດທີ່ສໍາຄັນຂອງ Tesla ຂອງ NN
- ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເຊັນເຊີ ultrasonic, ແລະ radar ຮັບຮູ້ສະພາບແວດລ້ອມ
- ເຣດາວັດແທກໄລຍະຫ່າງຂອງລົດ
- ເຕັກນິກ ultraviolet ວັດແທກຄວາມໃກ້ຊິດແລະວິດີໂອຕົວຕັ້ງຕົວຕີຮັບຮູ້ວັດຖຸທີ່ຢູ່ອ້ອມຂ້າງລົດ
- ໃຊ້ຊິບ AI ສອງອັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນຫຼັກການຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກ
- ຊິບ AI ປະກອບເປັນ 6 ພັນລ້ານ transistors
- ໄວກວ່າຊິບ Nvidia 21 ເທົ່າ
- ຊິບ AI ມີ 32 megabytes ຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ SRAM ຄວາມໄວສູງ
- ປະກອບດ້ວຍ 48 ແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ
- ປະກອບມີ 70,000 ໜ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ (GPUs)
- ຜົນໄດ້ຮັບ 1000 tensors ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ການຄາດເດົາ) ໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ
ສະຫຼຸບ
ສຸດຍອດຂອງ Tesla Neural Networks ແລະສະຖາປັດຕະຍະກໍາ AI ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຄິດຂອງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງກາຍເປັນຄວາມເປັນຈິງ.
ຄວາມສໍາເລັດຂອງຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່ທີ່ໃຊ້ AI ຊັ້ນນໍານີ້ແມ່ນຜົນມາຈາກຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງມັນ ຊິບ FSD, ຊິບ Dojo, ສູດການຄິດໄລ່ເອກະລາດ, ໂຄງສ້າງພື້ນຖານການປະເມີນ, ແລະອື່ນໆ.
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ AI, Deep Learning ແລະແນວໂນ້ມເຕັກໂນໂລຊີຫລ້າສຸດ, ໃຫ້ກວດເບິ່ງບົດຄວາມທີ່ຫນ້າສົນໃຈອື່ນໆຂອງພວກເຮົາ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ