オートパイロット

Teslaはセルフドライビングの開発とその展開を大規模に推進しています。推論ハードウェアを効果的に活用し、ビジョンとプランニングのために高度化なAIを基礎とするアプローチは、フル セルフドライビングが実現に至る唯一の方法だと考えています。

ハードウェア

ハードウェア

フル セルフドライビングを支えるシリコンチップを一から設計し、シリコンの消費電力あたりの性能を最大化すべくアーキテクチャを細部まで徹底的に改良します。フロア プランニング、タイミング、および電力解析を設計時に実施し、強固やランダムな試験とスコアボードを作成し、機能と性能を検証します。性能の最適化と省電力に重点を置いてコンパイラとドライバーを実装し、チップのプログラムと通信を行います。そして最後にシリコンチップを検証した後、量産にはいります。

ニューラル ネットワーク

ニューラル ネットワーク

最先端の研究を応用して、認識から制御までディープ ニューラル ネットワークを学習させます。Teslaのカメラごとのネットワークは、生の画像を解析してセマンティック セグメンテーション、物体検出、単眼深度推定を行います。Teslaの鳥瞰図ネットワークは、すべてのカメラからビデオを取得し、道路レイアウト、静的インフラストラクチャ、および3Dオブジェクトをトップダウンビューで直接出力します。私たちのネットワークは、世界で最も複雑で多様なシナリオを元に、リアルタイムで約百万台の車両から繰り返し学習しています。オートパイロット ニューラル ネットワークを完全に構築するには48のネットワークが必要となり、70,000 GPUの時間が掛かります🔥。これらは合わせて、タイムステップごとに1,000種類のテンソル(予測値)を出力します。

オートノミーアルゴリズム

オートノミーアルゴリズム

捉えた空間を忠実に再現し、その空間内で車の走行軌跡をプランニングすることで、車を運転するコア アルゴリズムを開発。ニューラル ネットワークを訓練してそれを予測するには、車のセンサーからの情報を時空間で組み合わせることで、正確かつ大規模なグランドトゥルース データをアルゴリズムで作成します。最先端の技術を駆使して、不確定で複雑な現実の状況下で動作する強固なプランニングと意志決定システムを構築します。Tesla フリート全体規模で車両のアルゴリズムを評価します。

コードの基礎

コードの基礎

スループット、レイテンシ、正確性、決定論は、コードを最適化するための主要な指標です。カスタムハードウェアと緻密に統合された、オートパイロットソフトウェアの基礎をスタックの最下位レベルから構築します。ワイヤレス アップデートをサポートする信頼性の高いブートローダを実装し、カスタマイズされたLinuxカーネルを開発します。高速かつメモリ効率の良い低レベルコードを作成することで、センサーから高速大容量のデータをキャプチャし、複数のプロセスと共有する、同時に中央メモリへのアクセスレイテンシや重要な機能コードに影響しない。複数のシステムオンチップに分散された様々なハードウェア処理ユニットを最大限に利用し、パイプライン処理を実現します。

評価基盤

評価基盤

オープンループとクローズドループのハードウェアを組み合わせた評価ツールやインフラストラクチャを大規模に構築し、イノベーションを加速させ、パフォーマンスの向上を追跡することで後退することを防ぎます。Teslaフリートから匿名で送られてくるクリップを活用し、それらを大量に収集されたテストケースに統合します。実環境をシミュレートしたコードを書くことで、オートパイロットソフトウェアのリアルタイムでデバッグや自動テストを行うためにリアルなグラフィックスやセンサーデータを作成します。

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