IA et robotique

Nous développons et déployons des solutions favorisant l'autonomie à grande échelle dans les véhicules, les robots, etc. Nous sommes convaincus qu'une approche fondée sur une IA (intelligente artificielle) 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 pour la conduite entièrement autonome, les robots bipèdes et plus encore.

Bot Tesla

Créez un robot humanoïde autonome, polyvalent et bipède, capable d'effectuer des tâches dangereuses, répétitives ou monotones. Pour atteindre cet objectif final, il est nécessaire de créer des architectures logicielles qui permettent l'équilibrage, la navigation, la perception et les interactions avec le monde physique. Nous recrutons des ingénieurs logiciels généralistes et spécialisés dans l'apprentissage profond (deep learning), la vision par ordinateur, la planification de mouvement, les commandes et la mécanique pour résoudre certains de nos défis techniques les plus difficiles.

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Puce FSD

Créez des puces d'inférence d'IA pour exécuter notre logiciel de conduite entièrement autonome, en tenant compte de la moindre amélioration architecturale et micro-architecturale, tout en optimisant les performances du silicium par watt. Effectuez des analyses de planification de couche, de délai et de puissance sur la conception. Rédigez des tests et des tableaux de score fiables afin de vérifier la fonctionnalité et les performances. Implémentez des pilotes pour programmer et communiquer avec la puce, en vous concentrant sur l'optimisation des performances et la redondance. Enfin, validez la puce électronique et lancez la production de masse dans nos véhicules.

Puce Dojo

Construisez des puces d'entraînement d'IA pour alimenter notre système Dojo. Mettez en œuvre une technologie de pointe, des plus petits nœuds d'entraînement aux tuiles d'entraînement multipuces. Concevez et construisez de manière à obtenir des performances, une vitesse de traitement et un débit maximum, quelle que soit le niveau de granularité. Déterminez la méthodologie physique, la planification des couches et d'autres aspects physiques de la puce. Développez des méthodes de vérification avant la pose du silicium et de validation après la pose du silicium pour garantir l'intégrité fonctionnelle. Rédigez des compilateurs et des pilotes pour optimiser la puissance et les performances de nos réseaux de neurones dans l'ensemble du système Dojo. Pour en savoir plus sur les méthodes et formats arithmétiques de Dojo, téléchargez notre dernier livre blanc.

Système Dojo

Concevez et construisez le système Dojo, depuis les interfaces du micrologiciel silicium jusqu'aux API logicielles de haut niveau destinées à le contrôler. Résolvez des problèmes complexes grâce à une technologie de pointe pour l'alimentation et le refroidissement à haute puissance, et créez des boucles de contrôle et un logiciel de surveillance évolutifs. Travaillez sur tous les aspects de la conception de systèmes avec votre imagination comme seule limite, en utilisant toutes les prouesses de nos équipes d'ingénierie mécanique, thermique et électrique pour créer la nouvelle génération de calcul d'apprentissage automatique qui sera utilisée dans les centres de données Tesla. Collaborez avec l'apprentissage de la flotte Tesla pour déployer des formations à l'aide de nos immenses ensembles de données et concevez une API publique qui rendra Dojo accessible à tous.

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 millions de véhicules. Une construction 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

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

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

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.

Construisez l'avenir de l'intelligence artificielle

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