Tesla mangrupikeun perusahaan manufaktur kendaraan Amérika anu diadegkeun ku Elon kasturi di 2003.
Pausahaan ieu pangalusna dipikawanoh pikeun mobil listrik sarta husus dina panels surya sarta neundeun énergi batré litium-ion.
Mobil Tesla gaduh seueur fitur revolusioner kalebet super-ngeusian, aksés kartu konci, sareng modeu autopilot.
Modeu autopilot parantos tiasa dilaksanakeun kusabab ideu ti Artificial Intelligence (AI) sareng arsitéktur Neural Network canggih Tesla urang.
Hayu urang bahas arsitéktur Tesla Neural Network sacara rinci.
Naon ari Neural Networks?
Neural Networks, atawa NNs, mangrupakeun runtuyan algoritma dimodelkeun sanggeus aktivitas biologis tina uteuk manusa. Jaringan saraf diwangun ku titik, disebut oge neuron. Kumpulan titik nangtung katelah lapisan.
Unggal lapisan diwangun ku titik, disebut oge neuron, dimana itungan lumangsung. Titik tina hiji lapisan disambungkeun ka lapisan salajengna ngaliwatan jalur transmisi sakumaha katingal di handap.
Dina diagram di handap ieu, bunderan ngagambarkeun titik jeung kumpulan nangtung titik ngagambarkeun lapisan. Aya tilu lapisan dina modél ieu.
Kumaha aranjeunna diajar?
Data diasupkeun kana modél hiji éntitas sakaligus sareng labél. Data direcah jadi sakumpulan jeung dialirkeun unggal titik model.
Node ngalaksanakeun operasi matematik dina sakumpulan ieu. Sanggeus runtuyan itungan dina hiji lapisan, data ngaliwatan onto lapisan salajengna jeung saterusna.
Sakali réngsé, modél urang ngaduga labél data dina lapisan kaluaran. Model lajeng proceeds pikeun ngabandingkeun nilai diprediksi ieu kalawan nilai labél sabenerna.
Lamun nilai cocog, modél urang bakal nyandak input salajengna tapi lamun nilai béda modél bakal ngitung bédana antara duanana nilai, disebut leungitna, tur nyaluyukeun itungan titik pikeun ngahasilkeun labél cocog waktos salajengna.
Arsitéktur Neural Network Tesla urang
Tesla ngagunakeun panalungtikan canggih pikeun ngalatih jaringan saraf jero ngeunaan masalah-masalah mimitian ti persépsi nepi ka kontrol.
Jaringan per-kaméra Tesla nganalisis gambar atah pikeun ngalakukeun segmentasi semantik, deteksi obyék, sareng estimasi jero monocular.
The Datasets
The Neural Networks dilatih dina gambar atah nu sasari tina video nu dicokot tina kaméra jaringan panon-manuk nu kaluaran tata perenah jalan, infrastruktur statik, sarta objék 3D langsung dina pintonan luhur-handap.
Gambar data henteu dilabélan sareng nutupan seueur skénario anu béda-béda di sakumna dunya sareng diwangun ku hiji juta kendaraan sacara real waktos.
Kumaha carana sangkan eta pagawean?
Jaringan ieu diwangun ku 70,000 Unit Pangolahan Grafis (GPU), anu ngalatih 48 learning jero model.
Komponén hardware mobil kaasup kaméra jeung sensor, nyadiakeun data unsupervised nu ngaliwatan jaringan model ieu.
Mobil diajar ngeunaan kamungkinan objék dina lingkungan, sapertos pejalan kaki, tangkal sareng sajabana tina data anu dipasihkeun.
Arsitéktur ogé diwangun ku dua chip AI anu ngagunakeun prinsip learning jero. Chip ieu ngabantuan nyandak kaputusan sacara real-time pikeun mobil, sapertos iraha sareng kumaha ngabelokkeun, nalika nyetir.
Arsitéktur Jaringan Neural kalebet seueur alat sareng konsép anu kuat anu nyumbang kana palaksanaanna, kalebet:
Chip FSD
Nyupir Mandiri Pinuh (FSD) chip nyaéta chip inferensi AI anu ngajalankeun software autopilot Tesla urang. chip ieu geus dirancang kalayan perbaikan mikro-arsitektur nu squeeze maksimum silikon kinerja-per-watt.
FSD ngalaksanakeun tata lantai, waktos sareng analisa kakuatan nalika nyerat tés sareng papan skor anu kuat pikeun pariksa fungsionalitas sareng kinerja AI.
Dojo Chips sarta Sistem
dojo nyaéta sistem komputer super Tesla anu ngarengsekeun masalah anu sesah sareng téknologi canggih pikeun pangiriman sareng pendinginan kakuatan tinggi.
Dojo Chips kalebet AI anu ngawasa sistem ieu sareng dirancang pikeun pagelaran maksimal, throughput sareng bandwidth dina unggal granularitas.
Kalawan babarengan, chip sareng sistem dianggo pikeun ngaoptimalkeun kakuatan sareng kinerja pikeun Tesla's NN.
Algoritma Otonomi
Algoritma otonomi mangrupikeun algoritma inti anu ngajalankeun mobil ku nyiptakeun perwakilan kasatiaan luhur dunya sareng ngarencanakeun lintasan dina rohangan anu tangtu.
ka ngalatih jaringan saraf pikeun ngaduga répréséntasi sapertos, Tesla algorithmically nyiptakeun akurat tur badag skala data taneuh-bebeneran ku ngagabungkeun informasi ti sensor mobil urang sakuliah spasi jeung waktu.
Algoritma ieu ngagunakeun téknik canggih pikeun ngawangun perencanaan anu kuat sareng sistem-nyieun kaputusan anu beroperasi dina kaayaan dunya-nyata anu rumit dina kaayaan kateupastian.
Infrastruktur Evaluasi
Infrastruktur evaluasi Tesla kalebet alat evaluasi open-loop, closed-loop sareng hardware-in-the-loop sareng infrastruktur dina skala.
Infrastruktur ieu ngamungkinkeun AI pikeun ngalacak perbaikan kinerja sareng nyegah régrési.
Fitur konci Tesla urang NN
- Kaméra, sénsor ultrasonik, sareng radar ningali lingkungan
- A radar ngukur jarak sabudeureun mobil
- Téhnik ultraviolét ngukur jarak sareng vidéo pasip ngakuan objék di sabudeureun mobil
- Ngagunakeun dua chip AI diwangun dina prinsip jaringan saraf jero
- Chip AI diwangun ku 6 milyar transistor
- 21 kali leuwih gancang ti chip Nvidia
- chip AI boga 32 megabytes mémori SRAM-speed tinggi
- Diwangun ku 48 modél Deep Learning
- Ngandung 70,000 Unit Pangolah Grafis (GPU)
- Kaluaran 1000 tensor béda (prediksi) dina unggal timestep
kacindekan
Tesla urang motong-ujung Jaringan saraf sareng arsitéktur AI parantos ngajantenkeun ide mobil anu nyetir nyalira.
Kasuksésan produsén mobil berbasis AI ieu mangrupikeun hasil tina kamajuanana chip FSD, chip Dojo, algoritma otonomi, infrastruktur evaluasi, sareng seueur deui.
Upami anjeun hoyong diajar langkung seueur ngeunaan AI, Deep Learning sareng tren téknologi pangénggalna, pariksa tulisan kami anu pikaresepeun.
Leave a Reply