為什麼特斯拉要自己設計芯片来訓練其自動駕驶技術

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開辟人工智能既昂贵又耗時。定制芯片可觉得公司带来上風。

特斯拉制造汽車。如今，它也是最新一家經由過程制造本身的硅芯片来追求人工智能上風的公司。

在上個月的一次促销勾當中，特斯拉流露了一種名為 D1 的定制 AI 芯片的具體信息，用于練習其 Autopilot 主動駕驶體系暗地里的呆板進修算法。该勾當的重點是特斯拉的人工智能事情，并展现了一個舞蹈的人類，该公司筹算制造一小我形呆板人。

特斯拉是最新一家自行設計芯片的非傳统芯片制造商。跟着人工智能變得愈来愈首要且摆設本钱愈来愈高，google、亚马逊和微软等其他在该技能上投入巨資的公司如今也在設計本身的芯片。

在這次勾當中，特斯拉首席履行官埃隆马斯克暗示，從用于練習公司神經收集的计较機體系中压迫更多機能将是主動駕驶获得希望的关頭。“若是一個模子必要几天的時候来練習而不是几個小時，那将是一件大事，”他说。

在 2019 年改用英伟达硬件後，特斯拉已設計了可以在其汽車中诠释傳感器输入的芯片。可是，建立一種用于練習 AI 算法的壮大而繁杂的芯片要昂贵很多潤肺茶,且具备挑战性。

“若是你認為主動駕驶的解决方案是練習一個大型神經收集，那末接下来就是你必要的那種垂直整合的计谋，”斯坦福大學汽車鑽研中間主任Chris Gerdes说，他加入了特斯拉事務。

很多汽車公司利用神經收集来辨認門路上的物體，但特斯拉加倍依靠這项技能，一個被称為“變压器”的庞大神經收集一次接管来自八個摄像頭的输入。

“咱們正在有用地重新起頭構建一種合成動物，”特斯拉的人工智能卖力人安德烈·卡帕西在 8 月的勾當中暗示。“汽車可以被認為是一種動物。它自立挪動，感知情况并自立举措。”

比年来，Tra牙齒美白,nsformer 模子在说话理解等范畴取患了巨猛進步；收益来自使模子更大、更必要数据。練習最大的人工智能步伐必要價值数百万美元的云计较能力。

“咱們正在有用地重新起頭構建一種合成動物。”

ANDREJ KARPATHY，特斯拉人工智能主管

Real World Technologies 的芯片阐發師大衛·坎特 (David Kanter) 暗示，马斯克押注經由過程加速練習速率，“然後我可讓全部呆板——主動駕驶步伐——活着界上的 Cruises 和 Waymos 以前加快，”他指的是特斯拉在主動駕驶范畴的两個竞争敌手。

斯坦福大學的 Gerdes 暗示，特斯拉的计谋是环抱其神經收集構建的。與很多主動駕驶汽車公司分歧，特斯拉不利用激光雷达，這是一種更昂贵的傳感器，可以看到 3D 世界。它依靠于經由過程利用神經收集算法解析来自其摄像機和雷达的输入来诠释場景。這對计较的请求更高，由于该算法必需從相機奉送重修四周情况的舆图，而不是依靠可以直接捕捉该图片的傳感器。

但特斯拉也比其他汽車公司采集了更多的練習数据。路上行驶的跨越 100 万辆特斯拉汽車中的每辆都未来自其八個摄像頭的视频反馈回公司。特斯拉暗示，它雇佣了 1000 名員工来標識表记標帜這些图象——注重汽車、卡車、交通標记、車道標識表记標帜和其他特性——以帮忙練習大型變压器。在 8 月的勾當中，特斯拉還暗示，它可以主動選摘要優先標識表记標帜哪些图象，以提高流程效力。

Gerdes 暗示，特斯拉的法子的一個危害是，在某個時刻，添加更大都据可能不會使體系變得更好。“這只是更大都据的問题嗎？” 他说。“或神經收集的能力是不是比您但去除油膜,愿的程度低？”

不管哪一種方法，答复這個問题均可能價格昂扬。

大型、昂贵的 AI 模子的鼓起不但激起了一些至公司開辟本身的芯片；它還催生了数十家資金充沛的草創公司，致力于鑽研AI芯片。

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