ਟੇਸਲਾ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਇੱਕ ਅਮਰੀਕੀ ਵਾਹਨ ਨਿਰਮਾਣ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਏਲੋਨ ਜੜਿਤ 2003 ਵਿੱਚ.
ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੀਆਂ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਕਾਰਾਂ ਲਈ ਅਤੇ ਸੋਲਰ ਪੈਨਲਾਂ ਅਤੇ ਲਿਥੀਅਮ-ਆਇਨ ਬੈਟਰੀ ਊਰਜਾ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਕਾਰਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੁਪਰ-ਚਾਰਜਿੰਗ, ਕੀਕਾਰਡ ਐਕਸੈਸ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਮੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਮੋਡ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ ਹੈ ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਉੱਨਤ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ।
ਆਉ ਟੇਸਲਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਕਰੀਏ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹਨ?
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਜਾਂ NN, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਜੈਵਿਕ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਬਾਅਦ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ. ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਨੋਡਸ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰੋਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਲੰਬਕਾਰੀ ਨੋਡਾਂ ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਲੇਅਰਾਂ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਹਰੇਕ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਨੋਡਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰੋਨ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਗਣਨਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਰਤ ਦੇ ਨੋਡਸ ਨੂੰ ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਨਾਲ ਟਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ ਲਾਈਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਹੇਠਲੇ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ, ਚੱਕਰ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨੋਡਾਂ ਦਾ ਲੰਬਕਾਰੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਲੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਹਨ।
ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ?
ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਲੇਬਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਹਰੇਕ ਨੋਡ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।
ਨੋਡਸ ਇਹਨਾਂ ਟੁਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਅਗਲੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੀ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੂਰਾ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਅਸਲ ਲੇਬਲ ਮੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਅਗਲਾ ਇਨਪੁਟ ਲਵੇਗਾ ਪਰ ਜੇਕਰ ਮੁੱਲ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੋਵਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਘਾਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਲੇਬਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨੋਡ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ
ਟੇਸਲਾ ਧਾਰਨਾ ਤੋਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੱਕ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀ-ਕੈਮਰਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕੱਚੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੋਨੋਕੂਲਰ ਡੂੰਘਾਈ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ.
ਡਾਟਾਸੈੱਟ
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਕੱਚੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬਰਡ-ਆਈ-ਵਿਊ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੜਕ ਦੇ ਲੇਆਉਟ, ਸਥਿਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ, ਅਤੇ 3D ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਉੱਪਰ-ਡਾਊਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਭਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ XNUMX ਲੱਖ ਵਾਹਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ 70,000 ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (GPUs) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਟ੍ਰੇਨ 48 ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਮਾਡਲਾਂ
ਕੈਮਰਿਆਂ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਸਮੇਤ ਕਾਰ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਿਤ ਵਸਤੂਆਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਪੈਦਲ, ਦਰੱਖਤ ਆਦਿ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਦੋ ਏਆਈ ਚਿਪਸ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ. ਇਹ ਚਿਪਸ ਕਾਰ ਲਈ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਣ ਵੇਲੇ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਮੋੜਨਾ ਹੈ।
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਉਪਕਰਣ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਇਸਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
FSD ਚਿੱਪ
ਪੂਰੀ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ (ਐਫਐਸਡੀ) ਚਿਪਸ AI ਅਨੁਮਾਨ ਚਿਪਸ ਹਨ ਜੋ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਚਿਪਸ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਲੀਕਾਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਪ੍ਰਤੀ-ਵਾਟ ਨੂੰ ਨਿਚੋੜਦੇ ਹਨ।
FSDs AI ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਤ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸਕੋਰਬੋਰਡ ਲਿਖਦੇ ਹੋਏ ਫਲੋਰ-ਪਲਾਨਿੰਗ, ਟਾਈਮਿੰਗ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੋਜੋ ਚਿਪਸ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ
ਡੋਜੋ ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ-ਪਾਵਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਕੂਲਿੰਗ ਲਈ ਅਡਵਾਂਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਿਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੋਜੋ ਚਿਪਸ ਵਿੱਚ AI ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਿਟੀ 'ਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਥ੍ਰਰੂਪੁਟ ਅਤੇ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਚਿੱਪਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਐਨਐਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
ਆਟੋਨੋਮੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹ ਕੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜੋ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉੱਚ-ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਦਿੱਤੇ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਕੇ ਕਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕਰਨ ਲਈ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ, ਟੇਸਲਾ ਅਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਰ ਦੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਜ਼ਮੀਨੀ-ਸੱਚ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਲੂਪ, ਬੰਦ-ਲੂਪ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੂਲ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ।
ਟੇਸਲਾ ਦੇ ਐਨ.ਐਨ. ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
- ਕੈਮਰੇ, ਅਲਟਰਾਸੋਨਿਕ ਸੈਂਸਰ ਅਤੇ ਰਾਡਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ
- ਇੱਕ ਰਾਡਾਰ ਕਾਰ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ
- ਅਲਟਰਾਵਾਇਲਟ ਤਕਨੀਕ ਨੇੜਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਸਿਵ ਵੀਡੀਓ ਕਾਰ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ
- ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਬਣੇ ਦੋ AI ਚਿਪਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ
- 6 ਬਿਲੀਅਨ ਟਰਾਂਜ਼ਿਸਟਰਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਵਾਲੀ AI ਚਿਪਸ
- ਐਨਵੀਡੀਆ ਚਿਪਸ ਨਾਲੋਂ 21 ਗੁਣਾ ਤੇਜ਼
- AI ਚਿੱਪਾਂ ਵਿੱਚ 32 ਮੈਗਾਬਾਈਟ ਹਾਈ-ਸਪੀਡ SRAM ਮੈਮੋਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- 48 ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- 70,000 ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ (GPUs) ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ
- ਹਰੇਕ ਟਾਈਮਸਟੈਪ 'ਤੇ 1000 ਵੱਖਰੇ ਟੈਂਸਰ (ਭਵਿੱਖਬਾਣ) ਆਊਟਪੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸਿੱਟਾ
ਟੇਸਲਾ ਦਾ ਅਤਿ ਆਧੁਨਿਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ AI ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੇ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਕਾਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੀ ਇਹ ਸਫਲਤਾ ਇਸਦੇ ਉੱਨਤ ਹੋਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ FSD ਚਿਪਸ, ਡੋਜੋ ਚਿਪਸ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰੁਝਾਨਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਾਡੇ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ