Tesla är ett amerikanskt fordonstillverkningsföretag grundat av Elon Musk i 2003.
Företaget är mest känt för sina elbilar och för att specialisera sig på solpaneler och energilagring av litiumjonbatterier.
Tesla-bilar kommer med många revolutionerande funktioner, inklusive superladdning, nyckelkortsåtkomst och ett autopilotläge.
Autopilotläget har varit möjligt på grund av idéer från artificiell intelligens (AI) och Teslas avancerade neurala nätverksarkitektur.
Låt oss diskutera Teslas neurala nätverksarkitektur i detalj.
Vad är neurala nätverk?
Neurala nätverk, eller NN, är en serie algoritmer som modelleras efter den biologiska aktiviteten hos mänsklig hjärna. Neurala nätverk består av noder, även kallade neuroner. En samling vertikala noder kallas lager.
Varje lager består av noder, även kallade neuroner, där beräkningarna sker. Noderna i ett lager är anslutna till nästa lager genom transmissionsledningar som visas nedan.
I följande diagram representerar cirklarna noderna och den vertikala samlingen av noder representerar lagren. Det finns tre lager i denna modell.
Hur lär de sig?
Data matas till modellen en enhet i taget tillsammans med en etikett. Data bryts ner i bitar och skickas genom varje nod i modellen.
Noder utför matematiska operationer på dessa bitar. Efter en serie beräkningar i ett lager överförs data till nästa lager och så vidare.
När den är klar förutsäger vår modell dataetiketten vid utlagret. Modellen fortsätter sedan med att jämföra detta förutsagda värde med det faktiska etikettvärdet.
Om värdena matchar kommer vår modell att ta nästa inmatning men om värdena skiljer sig kommer modellen att beräkna skillnaden mellan båda värdena, kallad förlust, och justera nodberäkningar för att skapa matchande etiketter nästa gång.
Teslas neurala nätverksarkitektur
Tesla använder spetsforskning för att träna djupa neurala nätverk på problem som sträcker sig från perception till kontroll.
Teslas nätverk per kamera analyserar råbilder för att utföra semantisk segmentering, objektdetektering och monokulär djupuppskattning.
Datauppsättningarna
De neurala nätverken tränas på råa bilder som extraheras från videor tagna från nätverkskameror med fågelperspektiv som visar väglayouten, statisk infrastruktur och 3D-objekt direkt i vyn uppifrån och ned.
Databilder är omärkta och täcker många olika scenarier runt om i världen och består av en miljon fordon i realtid.
Hur fungerar det?
Nätverket består av 70,000 48 Graphical Processing Units (GPU) som tränar XNUMX djupt lärande modeller.
Hårdvarukomponenterna i bilen, inklusive kameror och sensorer, tillhandahåller oövervakad data som skickas genom nätverket för dessa modeller.
Bilen lär sig om möjliga föremål i en miljö, som en fotgängare, träd etc. från givna data.
Arkitekturen består också av två AI-chips som använder principerna för djupt lärande. Dessa marker hjälper till att fatta beslut i realtid för bilen, som när och hur den ska svänga, medan du kör.
Neural Network-arkitekturen inkluderar många kraftfulla enheter och koncept som bidrar till dess funktion, inklusive:
FSD-chip
Full självkörning (FSD)-chips är AI-inferenschips som kör Teslas autopilotprogramvara. Dessa chips har designats med mikroarkitektoniska förbättringar som pressar den maximala kiselprestanda per watt.
FSD:er implementerar golvplanering, timing och effektanalys samtidigt som de skriver robusta tester och resultattavlor för att verifiera AI:s funktionalitet och prestanda.
Dojo-chips och -system
dojo är Teslas superdatorsystem som löser svåra problem med avancerad teknik för högeffektsleverans och kylning.
Dojo-chips inkluderar AI som driver dessa system och är designade för maximal prestanda, genomströmning och bandbredd vid varje granularitet.
Tillsammans används chipsen och systemen för att optimera kraft och prestanda för Teslas NN.
Autonomialgoritmer
Autonomialgoritmer är kärnalgoritmerna som driver bilen genom att skapa en högtrogen representation av världen och planera ut banor i ett givet utrymme.
Till träna neurala nätverk För att förutsäga sådana representationer skapar Tesla algoritmiskt korrekta och storskaliga marksanningsdata genom att kombinera information från bilens sensorer över rum och tid.
Dessa algoritmer använder avancerade tekniker för att bygga ett robust planerings- och beslutssystem som fungerar i komplicerade verkliga situationer under osäkerhet.
Utvärdering Infrastruktur
Teslas utvärderingsinfrastruktur inkluderar utvärderingsverktyg med öppen loop, sluten loop och hårdvara-i-loopen och infrastruktur i stor skala.
Denna infrastruktur gör det möjligt för AI att spåra prestandaförbättringar och förhindra regression.
Nyckelfunktioner hos Teslas NN
- Kameror, ultraljudssensorer och radar uppfattar miljön
- En radar mäter avståndet runt bilen
- Ultravioletta tekniker mäter närhet och passiv video känner igen föremål runt bilen
- Använder två AI-chips byggda på principerna för djupa neurala nätverk
- AI-chips som består av 6 miljarder transistorer
- 21 gånger snabbare än Nvidia-chips
- AI-chips har 32 megabyte höghastighets SRAM-minne
- Består av 48 Deep Learning-modeller
- Innehåller 70,000 XNUMX grafiska bearbetningsenheter (GPU)
- Matar ut 1000 distinkta tensorer (förutsägelser) vid varje tidssteg
Slutsats
Teslas banbrytande Neurala nätverk och AI-arkitektur har gjort idén om självkörande bilar till verklighet.
Denna framgång för den ledande AI-baserade biltillverkaren är ett resultat av dess avancerade FSD-chips, Dojo-chips, autonomialgoritmer, utvärderingsinfrastruktur och mer.
Om du vill lära dig mer om AI, Deep Learning och de senaste tekniktrenderna, kolla in våra andra intressanta artiklar.
Kommentera uppropet