Autopilot

Nous développons et déployons l'autonomie à grande échelle. Nous sommes convaincus qu'une approche fondée sur une intelligence artificielle ultra-perfectionnée pour la vision et la planification, soutenue par une utilisation efficace du matériel d'inférence, est la seule manière d'obtenir une solution globale de conduite entièrement autonome.

Hardware

Hardware

Créez les puces électroniques à la base de notre logiciel de conduite entièrement autonome, en tenant compte de chaque petite amélioration architecturale et micro-architecturale tout en faisant tout pour obtenir rendement électrique optimal. Effectuez des analyses de planification, de synchronisation et de puissance de la conception. Élaborez des tableaux de bord et des tests randomisés solides pour vérifier les fonctionnalités et les performances. Implémentez des compilateurs et des pilotes pour programmer et communiquer avec la puce, en mettant l'accent sur l'optimisation des performances et les économies d'énergie. Enfin, validez les performances de la puce électronique et lancez la production de masse.

Réseaux neuronaux

Réseaux neuronaux

Effectuez des recherches poussées pour former des réseaux neuronaux profonds sur des problèmes allant de la perception au contrôle. Nos réseaux par caméras analysent des images brutes destinées à la segmentation sémantique, la détection d'objets et l'estimation de profondeur monoculaire. Nos réseaux de vues aériennes recueillent les vidéos de toutes les caméras pour reproduire la configuration des routes, des infrastructures statiques et des objets 3D directement dans la vue descendante. Nos réseaux tirent des leçons des scénarios les plus complexes et les plus diversifiés au monde, obtenus de manière itérative et en temps réel de notre flotte de près d'un million de véhicules. Une build complète de réseaux neuronaux Autopilot implique 48 réseaux dont l'entraînement nécessite 70 000 heures de calcul graphique 🔥. Ensemble, ces réseaux produisent 1 000 tenseurs distincts (prédictions) à chaque étape temporelle.

Algorithmes d'autonomie

Algorithmes d'autonomie

Développez les algorithmes de base qui pilotent le véhicule en créant une représentation haute-fidélité du monde extérieur et en planifiant des trajectoires dans cet espace. Afin d'entraîner les réseaux neuronaux à la prédiction de telles représentations, il est possible de créer des données de terrain réalistes, précises et à grande échelle par le biais d'algorithmes en combinant les informations provenant des capteurs du véhicule dans l'espace et le temps. Utilisez des techniques de pointe pour construire un système de planification et de prise de décision robuste qui fonctionne dans des situations réelles complexes et incertaines. Évaluez vos algorithmes à l'échelle de l'ensemble de la flotte de véhicules Tesla.

Fondements du code

Fondements du code

Le débit, la latence, l'exactitude et le déterminisme sont les principales variables visées par les améliorations de notre code. Créez les fondations du logiciel Autopilot depuis les niveaux les plus bas de la pile avec une intégration étroite de notre matériel personnalisé. Implémentez des chargeurs d'amorçage extrêmement fiables avec prise en charge des mises à jour à distance et aboutissez à des kernels Linux personnalisés. Écrivez du code de bas niveau rapide et peu gourmand en mémoire pour capturer des données haute fréquence et volumineuses depuis nos capteurs et les partager avec divers processus consommateurs, le tout sans affecter la latence d'accès à la mémoire centrale ni priver le code fonctionnel critique de cycles de CPU. Compressez et traitez en cascade sur diverses unités de traitement réparties sur plusieurs SoC.

Infrastructure d'évaluation

Infrastructure d'évaluation

Créez des outils et des infrastructures d'évaluation en boucle ouverte et fermée et avec matériel dans la boucle (hardware-in-the-loop) pour accélérer le rythme d'innovation, suivre les améliorations des performances et éviter les régressions. Tirez parti des clips caractéristiques anonymisés de notre flotte et intégrez-les dans de grandes suites de cas de test. Écrivez du code simulant notre environnement réel, pour produire des graphismes très réalistes et d'autres données de capteurs qui alimentent notre logiciel Autopilot pour un débogage en direct ou des tests automatisés.

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