Mesterséges intelligencia és Autopilot

Széles körben fejlesztünk és alkalmazunk autonómiát járművekben, robotokban és más felhasználási területeken. Meggyőződésünk, hogy az a megközelítés az egyetlen járható út a teljes önvezetés általános megoldásának megtalálására és továbbfejlesztésére, amely fejlett mesterséges intelligenciát használ az elképzelések megalkotására és megtervezésére, és emellett hatékony következtető hardvert alkalmaz.

FSD-chip

Készítsen mesterséges intelligenciával következtető chipeket a teljes önvezetés szoftverének futtatásához, figyelembe véve az architektúra és a mikroarchitektúra minden apró fejlesztését, hogy a szilíciummal a lehető legnagyobb teljesítményt hozza ki egy wattból. Készítse el a tervet, valamint az ütemezést és a teljesítményelemzést. Írjon robusztus teszteket és kiértékeléseket a funkcionalitás és a teljesítmény ellenőrzésére. Implementáljon illesztőprogramokat a chip programozásához és a vele való kommunikációhoz, nagy hangsúlyt fektetve a teljesítményoptimalizálásra és a redundanciára. Ezután végezze el a szilíciumchip végső ellenőrzését, mielőtt átadná sorozatgyártásra, hogy beépítsük a járműveinkbe.

Dojo-chip

Készítsen MI-betanító chipeket a Dojo rendszer működtetéséhez. Implementálja a legkorszerűbb technológiát a legkisebb tréningcsomópontoktól kezdve a többchipes tréningcsempékig. Tervezzen és építsen a maximális teljesítmény, átviteli sebesség és sávszélesség elérése érdekében, bármilyen léptékről is legyen szó. Határozza meg a chip fizikai kivitelét, felépítését és egyéb fizikai jellemzőit. Biztosítsa a helyes működést a gyártás előtti elméleti ellenőrzés, és kész chipen végzett tesztelés módszereinek kidolgozásával. Írjon fordító- és illesztőprogramokat, amelyek a teljes Dojo rendszerben optimalizálják a neurális hálózatoknak kínált teljesítményt és hatékonyságot. Ha szeretné jobban megismerni a Dojo aritmetikai formátumait és metódusait, töltse le legújabb tanulmányunkat.

Dojo-rendszer

Tervezze meg és építse meg a Dojo rendszert, a szilícium firmware-interfészektől kezdve a vezérlésére szolgáló magas szintű szoftveres API-kig. Oldjon meg nehéz problémákat a legkorszerűbb, nagy teljesítményű szállítást és hűtést biztosító technológiával, írjon vezérlőciklusokat és skálázható monitorozó szoftvereket. Dolgozzon a rendszertervezés összes területén, ahol csak a képzelet szabhat határt. Gépészeti, termodinamikai és villamosmérnöki csapataink minden tehetségét felhasználva hozhatja létre a Tesla-adatközpontokban használható gépi tanulási számítástechnika következő generációját. A Tesla-flottával együttműködve sajátítsa el a betanítási rendszer üzembe helyezését hatalmas adathalmazaink felhasználásával, és tervezzen nyilvános API-t, amely közvetít a Dojo és a nyilvánosság között.

Neurális hálózatok

A legfejlettebb kutatási eredmények alkalmazásával tanít be mély neurális hálózatokat az észleléstől az irányításig felmerülő problémákra. Kameránkénti hálózataink a nyers képek elemzésével végeznek tartalmi osztályozást, objektumfelismerést és egylencsés mélységbecslést. Madártávlati hálózataink az összes kamera videóadatait felhasználják az úthálózat, a statikus infrastruktúra és a 3D objektumok felülnézeti képbe történő belehelyezéséhez. Hálózataink a világ legbonyolultabb és legváltozatosabb forgatókönyveiből tanulnak újra és újra, amelyeket több millió járműből álló járműflottánktól szereznek be. A teljesen kiépített Autopilot neurális hálózata 48 alhálózatot foglal magában, amelyek betanítása 70 000 GPU-órát vesz igénybe 🔥. Ezek együttesen 1000 különböző tenzort (előrejelzést) adnak ki minden egyes időintervallumban.

Autonómiaalgoritmusok

Fejlesszen olyan alapvető algoritmusokat, amelyek az autót a környezet nagy pontosságú leképezésével, és az útvonalaknak ebben a térben történő megtervezésével irányítják. A neurális hálózatok ilyen jellegű leképezésekre történő betanítása érdekében algoritmusokkal hozzon létre pontos, nagyléptékű tényadatokat az autó érzékelőitől térben és időben begyűjtött információk kombinálásával. A legkorszerűbb technológiák felhasználásával készítsen bonyolult, előre nem látható valós helyzetekben működő, robusztus tervező és döntéshozó rendszereket. Értékelje az algoritmusokat a teljes Tesla-flottában történő működésre vonatkozóan.

Kódolási alapok

Kódjaink optimalizálásakor a fő szempontok az átviteli sebesség, a késés, a helyesség és a determinizmus. Építse fel az Autopilot szoftver alapjait az összetevők legalacsonyabb szintjétől kezdve, szoros integrációban egyedi hardverünkkel. Implementáljon rendkívül megbízható rendszerbetöltőket, amelyek támogatják a vezeték nélküli frissítéseket, és hozzon létre testreszabott Linux-kerneleket. Írjon olyan gyors és memóriahatékony alacsony szintű kódokat, amelyek rögzítik az érzékelőinkből származó nagy mennyiségű, nagyfrekvenciás adatokat, valamint megosztják azokat több fogyasztói folyamattal is, mindezt anélkül, hogy befolyásolnák a központi memória hozzáférés-késését, vagy CPU-ciklusoktól fosztanák meg a kritikus működési kódot. Vonja össze, illetve kapcsolja össze a számításokat az egylapkás rendszereken elosztott különféle hardveres feldolgozóegységek között.

Értékelési infrastruktúra

Építsen nyílt és zárt ciklusú környezetszimulációs (HIL) értékelési eszközöket és infrastruktúrákat nagy méretekben az innováció ütemének felgyorsításához, a teljesítményjavulás nyomon követéséhez és a visszaesések elkerüléséhez. Használja fel flottánk jellegzetes, anonimizált videófelvételeit, és integrálja őket nagy méretű tesztforgatókönyv-csomagokba. Írjon olyan, a valós környezetünket szimuláló kódot hibakereséshez és automatizált teszteléshez amely rendkívül valósághű grafikát és az Autopilot szoftverébe táplálható más érzékelőadatokat állít elő.

Tesla Bot

Vegyen részt az automatizálás következő generációjának kifejlesztésében, például egy általános célú, két lábon járó emberszerű robotnak a megépítésében, amely alkalmas a veszélyes, monoton vagy fárasztó feladatok elvégzésére. Olyan gépész-, villamos-, irányítástechnikai és szoftvermérnököket keresünk, akik segítenek a mesterséges intelligenciával kapcsolatos szaktudásunkat a járműveken kívül más területeken is hasznosítani.

Építse Ön is a mesterséges intelligencia jövőjét