UI a robotika

Tesla Bot

Vytvoření univerzálního, dvounohého, autonomního humanoidního robota, který zvládne nebezpečné, opakující se nebo nudné úkoly. K dosažení tohoto konečného cíle je třeba vytvořit softwarové sady umožňující dosažení rovnováhy, navigaci, vnímání a interakci s fyzickým světem. Abychom vyřešili některé z našich nejtěžších technických výzev, hledáme inženýry pro hloubkové učení, počítačové vidění, plánování pohybu, ovládání a mechanické i obecné softwarové inženýry.

Viz Příležitosti

Čip pro plně autonomní řízení (FSD)

Na dedukčních čipech pro umělou inteligenci běží náš software pro plně autonomní řízení. Při jejich vývoji je prostor uvažovat o nejrůznějších drobných vylepšeních architektury a mikroarchitektury s cílem dosáhnout současně maximálního výkonu na watt. Navrhujte uspořádání, časování a provádějte energetické analýzy. Vytvářejte robustní testy a srovnávací tabulky k ověření funkčnosti a výkonu. Implementujte ovladače k programování čipu a komunikaci s ním. Zaměřte se na optimalizaci výkonu a redundanci. Ověřte funkčnost křemíkového čipu a uveďte ho do sériové výroby pro naše vozidla.

Čip pro superpočítač Dojo

Vyvíjejte čipy pro trénování umělé inteligence, které běží v našem systému Dojo. Implementujte při tom přelomovou technologii v různých kontextech, od nejmenších tréninkových uzlů až po tréninkové dlaždice s několika heterogenními čipy. Navrhujte s důrazem na maximální výkon, propustnost a šířku pásma na všech úrovních podrobností. Určete fyzickou metodiku, uspořádání a další fyzické aspekty čipu. Vyvíjejte metody ověření funkční správnosti čipu před instalací křemíkové vrstvy a po ní. Programujte kompilátory a ovladače k optimalizaci výkonu našich neuronových sítí v celém systému Dojo. Další informace o aritmetických formátech a metodách používaných v systému Dojo najdete v našem nejnovějším dokumentu white paper dostupném ke stažení.

Systém Dojo

Pracujte na návrhu systému Dojo, od křemíkového rozhraní firmwaru až po softwarová rozhraní API na vysoké úrovni určená k jeho ovládání. Využijte nejmodernější technologie k řešení náročných problémů při dodávce energie a chlazení, programujte kontrolní smyčky a škálovatelný monitorovací software. Pracujte se všemi aspekty návrhu systému a naše inženýry omezuje jen jejich představivost. S pomocí našich zkušených týmů strojních a tepelně energetických inženýrů a elektroinženýrů vyvíjejte novou generaci řešení strojového učení, která se bude využívat v datacentrech společnosti Tesla. Při tréninku vozového parku Tesla nasazujte tréninkové úlohy využívající naše rozsáhlé datové sady a pracujte na návrhu veřejného rozhraní API, které systém Dojo masově zpřístupní.

Neuronové sítě

Využijte data ze špičkového výzkumu k hlubokému strukturovanému učení neuronových sítí o problémech od vnímání až po ovládání. Naše sítě pro jednotlivé kamery analyzují nezpracované obrazy a provádějí sémantickou segmentaci, detekci objektů a odhad monokulární hloubky. Naše sítě pro pohled z ptačí perspektivy pořizují videozáznam ze všech kamer a výstupem je rozvržení silnic, statická infrastruktura a 3D objekty přímo v pohledu shora dolů. Naše sítě se učí v reálném čase z nejrůznějších a  nejsložitějších scénářů po celém světě, iterativně získávaných z našeho fleetu milionů vozidel. Celkový počet neuronových sítí systému Autopilot zahrnuje 48 sítí, jejichž učení trvá 70 000 GPU hodin 🔥. Jejich společným výstupem je 1 000 odlišných tenzorů (předpovědí) v každém časovém kroku.

Autonomní algoritmy

Vyvíjejte základní algoritmy, které řídí vůz vytvořením vysoce věrného zobrazení světa a plánováním trajektorií v daném prostoru. Abyste mohli naučit neuronové sítě předvídat takové skutečnosti, vytvoříte pomocí algoritmů přesná a rozsáhlá podkladová data kombinující informace ze senzorů vozu napříč prostorem a časem. Využijete nejmodernější metody k vytvoření robustního systému plánování a rozhodování, který bude fungovat v nejistých komplikovaných situacích reálného světa. Využijte své algoritmy v rámci celého vozového parku Tesla.

Základy kódu

Průchodnost, latence, správnost a determinismus jsou hlavní metriky, pro které náš kód optimalizujeme. Vytvořte softwarové základy systému Autopilot od nejnižších úrovní zásobníku a integrujte je s naším vlastním hardwarem. Implementujte super-spolehlivé bootloadery s podporou bezdrátových aktualizací a vytvářejte upravené kernely systému Linux. Pište rychlé a paměťově efektivní, nízkoúrovňové kódy umožňující zachytit vysokofrekvenční, velkoobjemová data z našich senzorů a sdílet je s větším počtem spotřebitelských procesů, aniž by to ovlivnilo latenci přístupu k centrální paměti nebo důležitý funkční kód z cyklů CPU. Komprimujte a unifikujte výpočetní postupy napříč řadou různých hardwarových procesních jednotek integrovaných do více systémů na čipu.

Infrastruktura vyhodnocování

Tvořte nástroje pro vyhodnocování otevřených a uzavřených smyček, hardware-in-the-loop a infrastruktury ve velkém měřítku za účelem zrychlení tempa inovací, sledování vylepšení výkonu a předcházení regresím. Využijte anonymizovaných charakteristických klipů z našeho fleetu a integrujte je do velkých sad testovacích případů. Pište kód simulující naše reálné prostředí a generující vysoce realistickou grafiku a další data ze senzorů, která zásobují náš software systému Autopilot za účelem živého odladění či automatického testování.