特斯拉使用人工智慧改進自動駕駛

特斯拉（Tesla）在上周的投资者会议上表示，一旦Dojo超级计算机加入其高性能计算基础设施，特斯拉的自动驾驶能力将显著提高。

特斯拉Autopilot软件总监Ashok Elluswamy在投资者日会议上发表演讲时表示，运行FSD（全自动驾驶）软件的特斯拉汽车（目前约有40万客户）将能够通过硬件升级做出更智能的自动驾驶决策，这将提高整体人工智能（AI）能力。

该公司目前拥有一个人工智能系统，实时收集车上八个摄像头的视觉数据，并生成一个3D输出，识别障碍物及其运动、车辆、道路和交通信号灯，并对帮助汽车做出决策的任务进行建模。

特斯拉挖掘其汽车网络以获取更多的视觉数据，并将其输入到训练模型中。训练模型不断学习以解决新的问题，有助于AI更好地理解路上的模式。通过FSD软件升级，新的知识被输入到汽车中。

“如果我们运行并重复这个过程，它会越来越好。”Elluswamy说，“可扩展FSD的解决方案是让架构、数据和计算变得恰到好处，我们已经组建了一个世界级的团队来执行这项工作。他们正在将这三项工作推向前沿。”

FSD并非一帆风顺，软件故障迫使特斯拉召回了36万多辆汽车。该公司通过无线更新提供了软件修复。特斯拉客户可以从每月99美元开始购买FSD。一些使用旧款特斯拉车型的客户还需要额外付费安装FSD电脑。Elluswamy声称，有FSD的特斯拉仍然比美国全国平均水平安全高五到六倍。

Elluswamy说：“随着我们提高系统的安全性、可靠性和舒适性，他们可以解锁无人驾驶操作，从而将汽车的使用方式更新并超越目前的使用方式。”

如今，该公司在其数据中心的14000个GPU上运行其人工智能系统，并可以利用30 PB的视频缓存，而视频缓存正在增长到200 PB。约4000个GPU用于自动标记，其余10000个GPU用于人工智能的数据训练。

Elluswamy说：“一旦我们将Dojo（我们的训练计算机）引入这一领域，所有这些都将显著增加。”

Dojo系统基于特斯拉自主研发的D1芯片，可提供22.6万亿次的FP32性能。它拥有500亿个晶体管和10TBps的片上带宽，以及4TBps的片外带宽。

一组D1芯片将安装在高密度ExaPOD机柜中，它将提供1.1 EB的BFP16和CFP8性能。特斯拉的车载FSB计算机可以提供150万亿次的性能，主要用于推理。

特斯拉硬件高级主管Ganesh Venkataraman在去年的Hot Chips大会上发表演讲时表示，特斯拉之所以制造D1芯片，是因为在GPU和CPU扩展方面存在缺陷。

Venkataraman说：“我们注意到了许多瓶颈。首先是在推理方面，这是我们做FSD计算机的原因。然后我们开始注意到类似的训练规模问题，了解工作量后……我们可以根据输出需求优化我们的系统。”

在早期，特斯拉的人工智能系统依赖于单摄像头和单帧视频，然后在自动汽车规划系统的后期处理中进行拼接。

“这是非常脆弱的，并没有带来显著成功，”Elluswamy说。

在过去几年中，特斯拉已经转变为一个“多摄像头视频世界”。每辆车都有八个摄像头，将视觉信息输入AI系统，然后生成一个3D输出空间。人工智能对障碍物的存在、它们的运动、车道、道路和交通灯等做出决定。

任務建模超越了電腦視覺，並使用了ChatGPT等人工智慧系統中使用的技術，包括轉換器（Transformers）、注意力模組（attention modules）和令牌（Token）的自回歸建模。

Elluswamy說：「有了這樣一個端到端的解決感知的系統，我們真的去除了脆弱的後處理步驟，為規劃系統提供了高品質的輸出。即使是規劃系統也沒有一成不變。它現在開始使用越來越多的人工智慧系統來解決這個問題。」

自動駕駛汽車需要快速回應，以便即時做出平穩、安全的決策。 Elluswamy舉了一個50毫秒反應時間的例子，自動駕駛汽車可以在與周圍環境（包括行人、紅綠燈）互動後做出駕駛決定。

這是大量數據，而在傳統計算中，“每項數據都需要10毫秒的計算時間，很容易就超過了1000毫秒。這是不可接受的。” Elluswamy說，「但使用AI，我們將所有這些都打包成了50毫秒的計算量，這樣它就可以即時運行。」

#特斯拉正在透過收集世界各地不同路況和交通趨勢的汽車數據來擴充其原始數據。特斯拉使用演算法重建車道、道路邊界、路緣、人行橫道和其他影像，然後將其作為幫助汽車導航的基礎。

#########Elluswamy說：「這是透過收集車隊中不同汽車的各種片段，並將所有片段組合成汽車周圍世界的統一表示來實現的。」#### ########隨著更多資料被輸入到系統中，訓練模型被不斷地重建。為了訓練網絡，特斯拉在收集的數據上建立了一個複雜的自動標記管道，在該管道上運行計算演算法，然後產生標籤來訓練這些網路。 ############Elluswamy說：「一旦我們完成了基礎重建，我們就可以在基礎上建立各種模擬，以產生無限多樣的資料來訓練。」特斯拉擁有強大的模擬器，可以合成對抗性天氣、照明條件，甚至其他物體的運動。 「每次我們新增資料時，效能都會提高。」######

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