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特斯拉是一家美國汽車製造公司,創始人是 伊隆麝香 在2003。
該公司以其電動汽車以及專門從事太陽能電池板和鋰離子電池儲能而聞名。
特斯拉汽車配備了許多革命性的功能,包括超級充電、鑰匙卡訪問和自動駕駛模式。
由於人工智能(AI)和 Tesla 先進的神經網絡架構。
讓我們詳細討論 Tesla 神經網絡架構。
什麼是神經網絡?
神經網絡(NN)是一系列根據生物活性建模的算法 人類的大腦. 神經網絡 由節點組成,也稱為神經元。 垂直節點的集合稱為層。
每層都由節點(也稱為神經元)組成,計算在其中進行。 一層的節點通過傳輸線連接到下一層,如下所示。
在下圖中,圓圈代表節點,節點的垂直集合代表層。 該模型分為三層。
他們如何學習?
數據一次將一個實體與標籤一起饋送到模型中。 數據被分解為塊並傳遞到模型的每個節點。
節點對這些塊執行數學運算。 經過一層的一系列計算後,數據傳遞到下一層,依此類推。
完成後,我們的模型將預測輸出層的數據標籤。 然後,模型繼續將該預測值與實際標籤值進行比較。
如果值匹配,我們的模型將採用下一個輸入,但如果值不同,模型將計算兩個值之間的差異,稱為損失,並調整節點計算以在下一次生成匹配的標籤。
Tesla 的神經網絡架構
特斯拉利用尖端研究來訓練深度神經網絡,解決從感知到控制等一系列問題。
Tesla 的每個攝像頭網絡分析原始圖像以執行語義分割、對象檢測和 單目深度估計.
數據集
神經網絡接受原始圖像的訓練,這些原始圖像是從鳥瞰網絡攝像機拍攝的視頻中提取的,這些攝像機直接在自上而下的視圖中輸出道路佈局、靜態基礎設施和 3D 對象。
數據圖像未標記,涵蓋全球多種場景,實時包含百萬輛車輛。
它如何運作?
該網絡由 70,000 個圖形處理單元 (GPU) 組成,可訓練 48 深入學習 型號。
汽車的硬件組件(包括攝像頭和傳感器)提供通過這些模型的網絡傳遞的無監督數據。
汽車根據給定的數據了解環境中可能存在的物體,例如行人、樹木等。
該架構還由兩個人工智能芯片組成,它們使用以下原理: 深入學習。 這些芯片有助於汽車做出實時決策,例如駕駛時何時以及如何轉彎。
神經網絡架構包括許多有助於其工作的強大設備和概念,包括:
FSD芯片
完全自動駕駛(FSD)芯片是運行特斯拉自動駕駛軟件的人工智能推理芯片。 這些芯片經過微架構改進設計,可最大限度地提高每瓦矽性能。
FSD 實施佈局規劃、時序和功耗分析,同時編寫強大的測試和記分板來驗證 AI 的功能和性能。
Dojo 芯片和系統
道場 是特斯拉的超級計算機系統,利用先進的高功率傳輸和冷卻技術解決難題。
Dojo 芯片包含為這些系統提供支持的人工智能,旨在在每個粒度上實現最大性能、吞吐量和帶寬。
這些芯片和系統共同用於優化特斯拉神經網絡的功率和性能。
自治算法
自主算法是通過創建世界的高保真表示並規劃給定空間中的軌跡來驅動汽車的核心算法。
至 訓練神經網絡 為了預測此類表示,特斯拉通過結合汽車傳感器跨空間和時間的信息,通過算法創建準確且大規模的地面實況數據。
這些算法使用先進的技術來構建強大的規劃和決策系統,該系統可以在不確定的複雜現實情況下運行。
評估基礎設施
特斯拉的評估基礎設施包括開環、閉環和硬件在環評估工具和大規模基礎設施。
該基礎設施允許人工智能跟踪性能改進並防止回歸。
Tesla 神經網絡的主要特點
- 攝像頭、超聲波傳感器和雷達感知環境
- 雷達測量汽車周圍的距離
- 紫外線技術測量接近度,被動視頻識別汽車周圍的物體
- 使用兩個基於深度神經網絡原理構建的人工智能芯片
- 由6億個晶體管組成的AI芯片
- 比 Nvidia 芯片快 21 倍
- AI芯片擁有32兆高速SRAM存儲器
- 由48個深度學習模型組成
- 包含 70,000 個圖形處理單元 (GPU)
- 在每個時間步輸出 1000 個不同的張量(預測)
結論
特斯拉的尖端技術 神經網絡 人工智能架構使自動駕駛汽車的想法成為現實。
這家領先的基於人工智能的汽車製造商的成功得益於其先進的技術 FSD芯片、Dojo 芯片、自治算法、評估基礎設施等等。
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