Tesla po raz pierwszy wprowadził Autopilota pod koniec 2014 roku i od tego czasu przesuwa granice technologii samojezdnej. Podczas gdy nowe pojazdy Tesli są wyposażone w podstawowe technologie bezpieczeństwa, autopilot, a zwłaszcza opcja pełnej autonomicznej jazdy, która została ponownie wprowadzona na początku 2019 r., to miejsce, w którym w grę wchodzą prawdziwe właściwości samojezdne.
Hardware 3 to następna generacja autopilota i w pełni autonomicznego komputera Tesli (FSD).
W tym artykule przyjrzymy się bliżej układowi Tesla FSD, znanemu również jako Hardware 3, a także temu, czego można oczekiwać od Hardware 4. Ten post może być techniczny, ale zrobię co w mojej mocy, aby wyjaśnić główne elementy prostym angielskim.
Szczegóły techniczne sprzętu – 3
Na początek widzimy szeroką reprezentację planszy. Płyta zapewnia idealną redundancję, co oznacza, że każdy system na niej może ulec awarii, a komputer będzie działał normalnie.
Wszystkie kamery są podłączone do płytki po prawej stronie, a zasilacz i różne złącza wejściowe i wyjściowe są podłączone do płytki po lewej stronie. Tesla użył dwóch chipów na środku planszy.
Tesla wykorzystuje dwa układy scalone w celu zapewnienia redundancji i porównania wyników, a nie w celu zwiększenia wydajności. System operacyjny jest przechowywany na układach pamięci flash pod procesorem i nieco na lewo od procesora.
Rozmiar każdego układu nie jest w tej chwili znany, jednak biorąc pod uwagę, że karta micro-SD o pojemności 500 GB jest już dostępna, może być dość ogromny. Po lewej i prawej stronie każdego procesora znajdują się cztery układy LPDDR4.
Ponieważ chipy są produkowane przez firmę Samsung, niektórzy zakładają, że pamięć RAM jest również produkowana przez Samsunga, co jest nieprawdą.
Tesla wybrał Micron zamiast Samsunga, ponieważ ich pamięć RAM LPDDR4 ma wyższą częstotliwość taktowania, 2133 MHz, niż 1600 MHz Samsunga. LPDDR4 to energooszczędny wariant pamięci DDR4, który jest obecnie wykorzystywany w komputerach stacjonarnych i laptopach. LPDDR4 jest trochę wolniejszy niż DDR4, chociaż w zależności od typu, w określonych sytuacjach może przekroczyć DDR3. LPDDR4 to także typ pamięci spotykany w dzisiejszych smartfonach.
Pełny system na chipie-(SoC)
Przyjrzyjmy się teraz kompleksowemu systemowi na chipie (SoC). Tesla upchnął procesor, kartę graficzną, procesor neuronowy i kilka innych komponentów w jednym chipie. Tesla wyjaśnia cały proces, śledząc dane z kamer.
Po pierwsze, dane są wprowadzane z maksymalną szybkością 2.5 miliarda pikseli na sekundę, co w przybliżeniu odpowiada 21 wyświetlaczom Full HD 1080p przy 60 klatkach na sekundę. To o wiele więcej danych, niż dostarczają już zainstalowane czujniki.
Następnie przechodzi to do pamięci DRAM, którą omówiliśmy wcześniej, która jest jednym z początkowych i znaczących wąskich gardeł układu, ponieważ jest najwolniejszym komponentem. Dane są następnie przesyłane do chipa i przetwarzane przez procesor sygnału obrazu, który może przetwarzać miliard pikseli na sekundę (około 8 ekranów Full HD 1080p przy 60 klatkach na sekundę).
Ta sekcja chipa konwertuje surowe dane RGB z czujników kamery na użyteczne dane, a także poprawia ton i redukuje szumy. The sieci neuronowe Procesor lub NPU jest zatem najbardziej fascynującą częścią całego półprzewodnika. Dane są zapisywane w macierzy SRAM jako początkowy etap procedury.
Aby pomieścić dwa procesory sieci neuronowych, procesor sieci neuronowej Tesli ma oszałamiającą liczbę 64 MB SRAM, która jest podzielona na dwa segmenty SRAM o pojemności 32 MB. Tesla uważa swoją ogromną pojemność SRAM za jedną z najważniejszych korzyści, jakie ma w porównaniu z jakimkolwiek innym typem chipa, który mógłby wykorzystać.
Ponieważ klatki nie są plikami JPEG niskiej jakości, ale ogromnymi ulepszonymi bezstratnymi ramkami, może to wystarczyć do przechowywania, renderowania i przetwarzania pojedynczej klatki ze wszystkich kamer i wejść czujników razem.
Dane przechodzą przez główne korytarze chipa, znane również jako „sieć na chipie” lub NOC, a następnie przez LPDDR4 DRAM, który ma przepustowość 68 gigabajtów na sekundę i jest używany do przechowywania danych.
Procesor sieci neuronowej to fantastyczne narzędzie. Chociaż przechodzi przez nią duża ilość danych, niektóre zadania obliczeniowe nie zostały jeszcze zmienione, aby działały na procesorze sieci neuronowej lub są z nim niekompatybilne. Tutaj do akcji wkracza procesor graficzny (GPU).
Procesor graficzny tego układu ma przeciętną wydajność (według Tesli), działa z częstotliwością 1 GHz i może obsłużyć 600 GFLOPS. Według Tesli GPU jest obecnie wykorzystywane do przeprowadzania różnych działań związanych z przetwarzaniem końcowym, które mogą obejmować generowanie czytelnych dla człowieka obrazów i filmów.
Procesor wykonuje również pewne działania przetwarzania ogólnego przeznaczenia, które nie są odpowiednie dla procesora neuronowego. Według Tesli chip zawiera 12 72-bitowych procesorów ARM Cortex A64 pracujących z częstotliwością 2.2 GHz. Chociaż bardziej prawdziwą definicją byłoby to, że zawiera trzy 4-rdzeniowe procesory. Jednak decyzja Tesli o użyciu architektury ARM Cortex A72 jest kłopotliwa.
Elon Musk i jego zespół wyjaśnili to, twierdząc, że właśnie to mieli, kiedy zaczynali projektować chip dwa lata temu. Być może włączenie trzech starszych procesorów zamiast jednego lub dwóch nowszych lub mocniejszych było środkiem cięcia kosztów dla Tesli, co miałoby sens, gdyby wydajność wielowątkowa była dla nich ważniejsza niż wydajność pojedynczego zadania.
Wielowątkowość zwykle wymaga nieco więcej wysiłku programistycznego, aby odpowiednio podzielić zadania, ale hej, to jest Tesla, więc prawdopodobnie jest to dla nich bułka z masłem. W każdym razie wydajność procesora tego układu jest 2.5 razy lepsza niż w poprzedniej wersji HW2 Tesli.
Czego można się spodziewać po Tesli Hardware 4?
Na razie wiemy tylko, że będzie to miało na celu poprawę bezpieczeństwa. Jedyne, co naprawdę nam mówi, to to, że nie będzie skupiać się na uczeniu starego samochodu nowych sztuczek, ale nie wyklucza takiej możliwości.
Oto lista możliwych aktualizacji i ulepszeń HW4, posortowana od najbardziej prawdopodobnych do najbardziej spekulacyjnych:
- Tesla najprawdopodobniej zastosuje nowszą wersję procesora, którą najprawdopodobniej będzie Cortex A75, w zależności od tego, kiedy Tesla zaczął budować architekturę. Ulepszone możliwości przetwarzania pozwalają Tesli oszczędzać energię i miejsce na chipie, umożliwiając dodanie dodatkowych kluczowych komponentów.
- Dzięki jeszcze większej ilości pamięci SRAM jednostki przetwarzania neuronowego zostały ulepszone.
- Tesla może przejść na LPDDR5, co skutkowałoby znacznie szybszymi prędkościami i niższym zużyciem energii. Jeśli jednak układ HW4 jest nadal w fazie rozwoju lub w celu zaoszczędzenia pieniędzy, Tesla może wybrać LPDDR4X. LPDDR4X oszczędza energię elektryczną, wykorzystując niższe napięcie, chociaż może to nadal skutkować poprawą wydajności, jeśli wiele układów jest używanych równolegle.
- W zależności od tego, czy możliwości przetwarzania układu są w stanie obsłużyć pełną rozdzielczość i liczbę klatek na sekundę, do których zdolne są kamery, HW4 Tesli może mieć dodatkowe kamery i czujniki o lepszej rozdzielczości, a może nawet większej liczbie klatek na sekundę.
- Lepszy procesor sygnału obrazu (ISP). Tesla dążyła do tego, aby ich chip był tak niedrogi i wydajny, jak to tylko możliwe. Dlatego w HW3 istnieje duża przepaść między tym, co może zrobić wejście chipowe, a tym, co może obsłużyć dostawca usług internetowych, co wymaga potrzeby mocniejszego lub dodatkowego dostawcy usług internetowych, w zależności od tego, czy opcja wymaga mniej energii, mniej miejsca lub kosztuje mniej.
Wnioski
Komputer HW3 od Tesli to potwór. Może obsłużyć siedem razy więcej ramek i ma siedem razy większy rozmiar niż sieci neuronowe. Wreszcie Tesla stworzyła mocny i wydajny procesor, który jest w stanie wykonywać szeroki zakres czynności.
2022 powinien być intrygującym rokiem dla Autopilot Tesli Pełne możliwości autonomicznej jazdy, z mocnym, dostosowanym do potrzeb sprzętem i specjalistycznym oprogramowaniem AI.
Są prawie w połowie czteroletniego cyklu rozwoju sprzętu 4, który ma zostać ukończony pod koniec 2022 roku i zostanie włączony do Cybertrucka.
Dodaj komentarz