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特斯拉是一家美国汽车制造公司,由 伊隆麝香 。
该公司以其电动汽车和专注于太阳能电池板和锂离子电池储能而闻名。
特斯拉汽车具有许多革命性的功能,包括超级充电、钥匙卡访问和自动驾驶模式。
自动驾驶模式之所以成为可能,是因为人工智能 (AI) 和 特斯拉先进的神经网络架构。
让我们详细讨论一下特斯拉神经网络架构。
什么是神经网络?
神经网络,或 NN,是一系列模仿生物活动的算法。 人类的大脑. 神经网络 由节点组成,也称为神经元。 垂直节点的集合称为层。
每一层都由节点组成,也称为神经元,在这些节点中进行计算。 一层的节点通过传输线连接到下一层,如下所示。
在下图中,圆圈代表节点,节点的垂直集合代表层。 该模型分为三层。
他们如何学习?
一次将数据与标签一起提供给模型一个实体。 数据被分解成块并通过模型的每个节点。
节点对这些块执行数学运算。 在一层中进行一系列计算后,数据传递到下一层,依此类推。
完成后,我们的模型会在输出层预测数据标签。 然后模型继续将此预测值与实际标签值进行比较。
如果值匹配,我们的模型将采用下一个输入,但如果值不同,模型将计算两个值之间的差异,称为损失,并调整节点计算以在下一次生成匹配的标签。
特斯拉的神经网络架构
特斯拉使用尖端研究来训练深度神经网络处理从感知到控制的各种问题。
Tesla 的每摄像头网络分析原始图像以执行语义分割、对象检测和 单目深度估计.
数据集
神经网络使用从鸟瞰网络摄像机拍摄的视频中提取的原始图像进行训练,这些视频直接在自上而下的视图中输出道路布局、静态基础设施和 3D 对象。
数据图像未标记,涵盖了全球许多不同的场景,实时包含一百万辆汽车。
我们如何运作?
该网络由 70,000 个图形处理单元 (GPU) 组成,可训练 48 个 深入学习 楷模。
汽车的硬件组件,包括摄像头和传感器,提供通过这些模型的网络传递的无监督数据。
汽车从给定的数据中了解环境中可能的物体,如行人、树木等。
该架构还包含两个 AI 芯片,它们使用以下原理: 深入学习. 这些芯片有助于为汽车做出实时决策,例如在驾驶时何时以及如何转弯。
神经网络架构包括许多有助于其工作的强大设备和概念,包括:
FSD 芯片
全自动驾驶 (消防处) 芯片是运行特斯拉自动驾驶软件的人工智能推理芯片。 这些芯片的设计采用了微架构改进,可最大限度地提高每瓦硅性能。
FSD 在编写稳健的测试和记分板以验证 AI 的功能和性能的同时实施平面规划、时序和功率分析。
Dojo 芯片和系统
道场 是特斯拉的超级计算机系统,它利用先进的大功率输送和冷却技术解决难题。
Dojo 芯片包括为这些系统提供动力的 AI,旨在实现每个粒度的最大性能、吞吐量和带宽。
这些芯片和系统一起用于优化特斯拉神经网络的功率和性能。
自治算法
自治算法是通过创建世界的高保真表示并规划给定空间中的轨迹来驱动汽车的核心算法。
至 训练神经网络 为了预测此类表示,特斯拉通过结合汽车传感器跨空间和时间的信息,通过算法创建准确且大规模的地面实况数据。
这些算法使用先进的技术来构建一个强大的计划和决策系统,该系统可以在不确定的复杂现实情况下运行。
评估基础设施
特斯拉的评估基础设施包括大规模的开环、闭环和硬件在环评估工具和基础设施。
该基础架构允许 AI 跟踪性能改进并防止回归。
特斯拉神经网络的主要特点
- 摄像头、超声波传感器和雷达感知环境
- 雷达测量汽车周围的距离
- 紫外线技术测量接近度,被动视频识别汽车周围的物体
- 使用两个基于深度神经网络原理构建的 AI 芯片
- 由 6 亿个晶体管组成的 AI 芯片
- 比英伟达芯片快 21 倍
- AI芯片拥有32兆高速SRAM内存
- 由 48 个深度学习模型组成
- 包含 70,000 个图形处理单元 (GPU)
- 在每个时间步输出 1000 个不同的张量(预测)
结论
特斯拉的尖端技术 神经网络 人工智能架构使自动驾驶汽车的想法成为现实。
领先的基于人工智能的汽车制造商的成功是其先进的结果 FSD 芯片、Dojo 芯片、自治算法、评估基础设施等。
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