טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
טעסלאַ איז אַן אמעריקאנער פאָרמיטל מאַנופאַקטורינג פירמע געגרינדעט דורך עלאָן מאַסק אין קסנומקס.
די פירמע איז מערסט באַוווסט פֿאַר זייַן עלעקטריק קאַרס און פֿאַר ספּעשאַלייזינג אין זונ - פּאַנאַלז און ליטהיום-יאָן באַטאַרייע ענערגיע סטאָרידזש.
טעסלאַ קאַרס קומען מיט אַ פּלאַץ פון רעוואָלוטיאָנאַרי פֿעיִקייטן אַרייַנגערעכנט סופּער-טשאַרדזשינג, שליסל קאָרט אַקסעס און אַן אַוטאָפּילאָט מאָדע.
די אַוטאָפּילאָט מאָדע איז מעגלעך ווייַל פון יידיאַז פֿון אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע (AI) און טעסלאַ ס אַוואַנסירטע נעוראַל נעטוואָרק אַרקאַטעקטשער.
לאָמיר דיסקוטירן די טעסלאַ נעוראַל נעטוואָרק אַרקאַטעקטשער אין דעטאַל.
וואָס זענען נעוראַל נעטוואָרקס?
נעוראַל נעטוואָרקס, אָדער NNs, זענען אַ סעריע פון אַלגערידאַמז מאָדעלעד נאָך די בייאַלאַדזשיקאַל טעטיקייט פון די מענטשלעך מאַרך. נעוראַל נעטוואָרקס צונויפשטעלנ זיך פון נאָודז, אויך גערופן נוראַנז. א זאַמלונג פון ווערטיקאַל נאָודז זענען באקאנט ווי לייַערס.
יעדער שיכטע באשטייט פון נאָודז, אויך גערופן נוראַנז, ווו די חשבונות נעמען אָרט. די נאָודז פון איין שיכטע זענען פארבונדן צו דער ווייַטער שיכטע דורך טראַנסמיסיע שורות ווי געוויזן אונטן.
אין די פאלגענדע דיאַגראַמע, די קרייזן פאָרשטעלן די נאָודז און די ווערטיקאַל זאַמלונג פון נאָודז פאָרשטעלן די לייַערס. עס זענען דריי לייַערס אין דעם מאָדעל.
ווי טאָן זיי לערנען?
דאַטן זענען פאסטעכער צו די מאָדעל איין ענטיטי אין אַ צייַט צוזאמען מיט אַ פירמע. די דאַטן זענען צעבראכן אַראָפּ אין טשאַנגקס און דורכגעגאנגען דורך יעדער נאָדע פון די מאָדעל.
נאָדעס דורכפירן מאַטאַמאַטיקאַל אַפּעריישאַנז אויף די שטיקער. נאָך אַ סעריע פון חשבונות אין איין שיכטע, דאַטן פּאַסיז אַנטו דער ווייַטער שיכטע און אַזוי אויף.
אַמאָל געענדיקט, אונדזער מאָדעל פּרידיקס די דאַטן פירמע אין די רעזולטאַט שיכטע. דער מאָדעל דעמאָלט לייזונג צו פאַרגלייַכן דעם פּרעדיקטעד ווערט מיט די פון די פאַקטיש פירמע ווערט.
אויב די וואַלועס גלייַכן, אונדזער מאָדעל וועט נעמען די ווייַטער אַרייַנשרייַב אָבער אויב די וואַלועס אַנדערש, דער מאָדעל וועט רעכענען די חילוק צווישן ביידע וואַלועס, גערופֿן אָנווער, און סטרויערן די נאָדע חשבונות צו פּראָדוצירן וואָס ריכטן לאַבעלס ווייַטער מאָל.
טעסלאַ ס נעוראַל נעטוואָרק אַרקאַטעקטשער
טעסלאַ ניצט קאַטינג-ברעג פאָרשונג צו באַן טיף נעוראַל נעטוואָרקס אויף פּראָבלעמס ריינדזשינג פון מערקונג צו קאָנטראָל.
טעסלאַ ס פּער אַפּאַראַט נעטוואָרקס פונאַנדערקלייַבן רוי בילדער צו דורכפירן סעמאַנטיק סעגמאַנטיישאַן, כייפעץ דיטעקשאַן און מאָנאָקולאַר טיפקייַט אָפּשאַצונג.
די דאַטאַסעטס
די נעוראַל נעטוואָרקס זענען טריינד אויף רוי בילדער וואָס זענען יקסטראַקטיד פון ווידיאס גענומען פֿון פויגל-אויג-מיינונג נעץ קאַמעראַס וואָס רעזולטאַט די וועג אויסלייג, סטאַטיק ינפראַסטראַקטשער און 3 ד אַבדזשעקץ גלייַך אין די שפּיץ-אַראָפּ מיינונג.
דאַטן בילדער זענען אַנלייבאַלד און דעקן אַ פּלאַץ פון דייווערס סינעריאָוז אַרום די וועלט און צונויפשטעלנ זיך פון אַ מיליאָן וויכיקאַלז אין פאַקטיש צייט.
ווי גייט עס אַרבעט?
די נעץ באשטייט פון 70,000 גראַפיקאַל פּראַסעסינג וניץ (גפּוס), וואָס באַן 48 טיף לערנען מאָדעלס.
די ייַזנוואַרג קאַמפּאָונאַנץ פון די מאַשין אַרייַנגערעכנט קאַמעראַס און סענסאָרס, צושטעלן אַנסופּערווייזד דאַטן וואָס זענען דורכגעגאנגען דורך די נעץ פון די מאָדעלס.
דער מאַשין לערנט וועגן מעגלעך אַבדזשעקץ אין אַ סוויווע, ווי אַ פוסגייער, בוים עטק פון די געגעבן דאַטן.
די אַרקאַטעקטשער אויך באשטייט פון צוויי אַי טשיפּס וואָס נוצן די פּרינסאַפּאַלז פון טיף לערנען. די טשיפּס העלפֿן מאַכן פאַקטיש-צייט דיסיזשאַנז פֿאַר די מאַשין, ווי ווען און ווי צו ווענדן, בשעת דרייווינג.
די נעוראַל נעטוואָרק אַרקאַטעקטשער כולל פילע שטאַרק דעוויסעס און קאַנסעפּס וואָס ביישטייערן צו זיין ווערקינגז, אַרייַנגערעכנט:
FSD שפּאָן
גאַנץ זעלבסט-דרייווינג (FSD) טשיפּס זענען אַי ינפעראַנס טשיפּס וואָס לויפן טעסלאַ ס אַוטאָפּילאָט ווייכווארג. די טשיפּס זענען דיזיינד מיט מיקראָ-אַרקאַטעקטשעראַל ימפּרווומאַנץ וואָס קוועטשן די מאַקסימום סיליציום פאָרשטעלונג פּער וואט.
FSDs ינסטרומענט שטאָק פּלאַנירונג, טיימינג און מאַכט אַנאַליסיס בשעת שרייבן שטאַרק טעסץ און סקאָרבאָרדז צו באַשטעטיקן די פאַנגקשאַנאַליטי און פאָרשטעלונג פון אַי.
דאָדזשאָ טשיפּס און סיסטעמען
דאָדזשאָ איז טעסלאַ ס סופּער קאָמפּיוטער סיסטעם וואָס סאַלווז שווער פּראָבלעמס מיט אַוואַנסירטע טעכנאָלאָגיע פֿאַר הויך-מאַכט עקספּרעס און קאָאָלינג.
דאָדזשאָ טשיפּס אַרייַננעמען די אַי וואָס מאַכט די סיסטעמען און זענען דיזיינד פֿאַר מאַקסימום פאָרשטעלונג, טרופּוט און באַנדווידט אין יעדער גראַנולאַריטי.
צוזאַמען, די טשיפּס און סיסטעמען זענען געניצט צו אַפּטאַמייז מאַכט און פאָרשטעלונג פֿאַר טעסלאַ ס NN.
אַוטאָנאָמיע אַלגערידאַמז
אויטאָנאָמיע אַלגערידאַמז זענען די האַרץ אַלגערידאַמז וואָס פאָר די מאַשין דורך קריייטינג אַ הויך-פאַדעלאַטי פאַרטרעטונג פון דער וועלט און פּלאַנירונג אויס טרייַעקטאָריעס אין אַ געגעבן פּלאַץ.
צו באַן נעוראַל נעטוואָרקס צו פאָרויסזאָגן אַזאַ רעפּראַזאַנטיישאַנז, טעסלאַ אַלגערידמיקלי קריייץ פּינטלעך און גרויס-וואָג ערד-אמת דאַטן דורך קאַמביינינג אינפֿאָרמאַציע פון די מאַשין ס סענסאָרס איבער פּלאַץ און צייט.
די אַלגערידאַמז נוצן אַוואַנסירטע טעקניקס צו בויען אַ געזונט פּלאַנירונג און באַשלוס-מאכן סיסטעם וואָס אַפּערייץ אין קאָמפּליצירט פאַקטיש-וועלט סיטואַטיאָנס אונטער אַנסערטאַנטי.
עוואַלואַטיאָן ינפראַסטראַקטשער
טעסלאַ ס יוואַליויישאַן ינפראַסטראַקטשער ינקלודז אָפֿן-שלייף, פארמאכט-שלייף און ייַזנוואַרג-אין-דעם-שלייף יוואַליויישאַן מכשירים און ינפראַסטראַקטשער אין וואָג.
די ינפראַסטראַקטשער אַלאַוז אַי צו שפּור פאָרשטעלונג ימפּרווומאַנץ און פאַרמייַדן ראַגרעשאַנז.
שליסל פֿעיִקייטן פון טעסלאַ ס NN
- קאַמעראַס, אַלטראַסאַניק סענסאָרס און ראַדאַר זע די סוויווע
- א ראדאר מעסט די ווייטקייט ארום דעם קאר
- אַלטראַווייאַליט טעקניקס מעסטן פּראַקסימאַטי און פּאַסיוו ווידעא אנערקענט אַבדזשעקץ אַרום די מאַשין
- ניצט צוויי אַי טשיפּס געבויט אויף פּרינסאַפּאַלז פון טיף נעוראַל נעטוואָרקס
- AI טשיפּס וואָס באשטייט פון 6 ביליאָן טראַנזיסטערז
- 21 מאל פאַסטער ווי Nvidia טשיפּס
- אַי טשיפּס האָבן 32 מעגאבייט פון הויך-גיכקייַט SRAM זכּרון
- באשטייט פון 48 דיפּ לערנען מאָדעלס
- כּולל 70,000 גראַפיקאַל פּראַסעסינג וניץ (גפּוס)
- אַוטפּוץ 1000 בוילעט טענסער (פאָרויסזאָגן) אין יעדער צייט שריט
סאָף
טעסלאַ ס קאַטינג-ברעג נעוראַל נעטוואָרקס און אַי אַרקאַטעקטשער האט געמאכט דעם געדאַנק פון זיך-דרייווינג קאַרס אַ פאַקט.
די הצלחה פון די לידינג אַי-באזירט ויטאָמאָביל פאַבריקאַנט איז אַ רעזולטאַט פון זייַן אַוואַנסירטע FSD טשיפּס, דאָדזשאָ טשיפּס, אַלגערידאַמז פון זעלבסט-פאַרוואַלטונג, יוואַליויישאַן ינפראַסטראַקטשער און מער.
אויב איר ווילט לערנען מער וועגן AI, Deep Learning און די לעצטע טעכנאָלאָגיע טרענדס, טשעק אונדזער אנדערע טשיקאַווע אַרטיקלען.
לאָזן אַ ענטפֿערן