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特斯拉AI Day首秀:FSD最终进化?另有超算Dojo、500亿个晶体管D1芯片、人形机械人

特斯拉AI Day首秀:FSD最终进化?另有超算Dojo、500亿个晶体管D1芯片、人形机械人

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【TechWeb】北京时间8月20日,特斯拉在美国乐成举行AI Day流动。特斯拉CEO伊隆・马斯克、人工智能部门总监Andrej Karpathy等多位工程师,在线解说特斯拉纯视觉方案FSD的希望、神经网络自动驾驶训练、D1芯片、Dojo超级盘算机等相关信息。

特斯拉的纯视觉传感器方案的实现,离不开多义务学习HydraNets神经网络架构。每辆特斯拉汽车拥有8个围绕车身、笼罩周围360°的摄像头,来获取交通讯号灯、信号牌、匝道、路缘等周边信息,为神经网络学习提供了绝佳条件。

Andrej说:“我们希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络毗邻,模拟大脑信息输入和输出的历程。就像光线进入到视网膜当中,我们希望通过摄像头来模拟这个历程。”

多义务学习HydraNets神经网络架构可以将8个摄像头获取的画面拼接起来,并完善平衡视频画面的延迟和精准度。通过人工或自动标注车道、车辆、信号灯、障碍物等环境和消息物体,系统会逐帧剖析视频画面,领会物体的纵深、速率等信息,再将这些数据交给车队学习。

然则在这个历程中,特斯拉发现了几个问题:这些参数和空间追踪是很难通过C++这个基础架构实现拼接的;有一些空间数据的输出质量不高;差异摄像头获取的物体信息差异,拼适时很难举行整体掌握。

为解决这些问题,特斯拉开发了“矢量空间”(Vector Space)手艺,同时兼具了非凸优化算法(Non-convex)、高维度两大优势。该手艺可以通过8个摄像头输入的数据为基础绘制3D鸟瞰视图,形成4D的空间和时间标签的“路网”以出现蹊径等信息,辅助车辆掌握驾驶环境,更精准的寻找最优驾驶路径。

有了海量、精准的视频数据,特斯拉还需要缔造一个壮大的神经网络,并对网络举行特殊的结构,使这些数据能在一个总的主干网络上举行整合和重新剖析。因此,特斯拉“高楼平地起”,自主研发了基于神经网络的训练方式。

特斯拉拥有一支由天下各地人才组成的数据标注团队,规模在1000人左右。团队天天对视频数据中的物体在“矢量空间”中举行标注,在善于掌握细节的人工标注和效率更高的自动标注配合下,只需要标注一次,“矢量空间”就能自动标注所有摄像头的多帧画面。这为特斯拉带来了上百亿级的有用且多样化的原生数据,而这些数据都市用于神经网络培训。

同时,特斯拉还开发了“仿真场景手艺”,可以模拟现实中不太常见的“边缘场景”用于自动驾驶培训。在仿真场景中,特斯拉工程师可以提供差其余环境以及其他参数(障碍物、碰撞、恬静度等),极大提升了训练效率。

由此,特斯拉FSD系统已可以实现每1.5毫秒2500次搜索的超高效率,展望可能泛起的种种情形,并在其中找到最平安、最恬静、最快速的自动驾驶路径。

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当下,随着所需处置的数据最先指数级增进,特斯拉也在提高训练神经网络的算力,因此,便有了特斯拉Dojo超级盘算机。

特斯拉的目的是实现人工智能训练的超高算力,同时还要扩展带宽、削减延迟、节约成本。这就要求Dojo超级盘算机的结构,要实现空间和时间的最佳平衡。

组成Dojo超级盘算机的要害单元,是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片――D1芯片。D1芯片接纳漫衍式结构和7纳米工艺,搭载500亿个晶体管、354个训练节点,仅内部的电路就长达17.7公里,实现了超强算力和超高带宽。

1500个D1芯片共53万余训练节点,组成了Dojo超级盘算机的训练模块。由于每个D1芯片之间都是无缝毗邻在一起,相邻芯片之间的延迟极低,训练模块最洪水平上实现了带宽的保留,配合特斯拉自创的高带宽、低延迟的毗邻器,算力高达9PFLOPs(9万万亿次)。

得益于训练模块的自力运行能力和无限链接能力,由其组成的Dojo超级盘算机的性能拓展在理论上无上限,是个不折不扣的“性能野兽”。现实应用中,特斯拉将以120个训练模块组装成ExaPOD,它是天下上压倒一切的人工智能训练盘算机。与业内其他产物相比,同成本下它的性能提升4倍,同能耗下性能提高1.3倍,占用空间节约5倍。

与壮大硬件相匹配的,是特斯拉针对性开发的漫衍式系统――DPU(Dojo Processing Unit)。DPU是一个可视化交互软件,可以随时凭证要求调整规模,高效地处置和盘算,举行数据建模、存储分配、优化结构、分区拓展等义务。

不久后,特斯拉即将最先Dojo超级盘算机的首批组装,并从整个超级盘算机到芯片、系统,举行更进一步的完善。

除了备受期待的神经网络学习与Dojo超级盘算机,在流动末尾,马斯克在谈到AI生长偏向时,还出乎所有人意料地抛出了“Tesla Bot”。Tesla Bot高1.72米,重56.6千克,脸上的屏幕可显示信息,拥有人类水平的双手,并有力反馈感应,以实现平衡和迅速的动作。

马斯克示意,Tesla Bot将行使Dojo超级盘算机的训练机制来改善功效,并弥补道:“未来劳动力不会欠缺,但体力劳动只是一种选择。Tesla Bot可以执行一些危险性、重复性、死板的义务。”Tesla Bot或将在明年推出首个原型机。

想象一下,若是特斯拉生产线的人类工人一半替换为机械人,Model3、Y会不会进一步降价,跌入20万以内区间?

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