特斯拉全新的训练计算机Dojo正在开发中-

cslehe

#111723#在刚从前的8月，马斯克在推特上颁布了对于 Autopilot 以及 FSD 的两条主要新闻：
AP 团队正对软件的底层代码停止重写和深度神经收集重构；全新的练习盘算机 Dojo 正在开辟中。
重写 AP，是往年马斯克在推特上一直说起的一项主要举动。在回应推友发问时，马斯克会时不断表露 AP 将有的新功效，比方：
对路面上的隆起和坑洞（bumps&patholes）的辨认；
对环岛路况（roundabouts）的处置等等。
特斯拉对 AP 的片面重写，包含了对数据标注、练习、推理全流程的重构。
而基于新架构的 FSD 将不再是渐进式的优化，而是一次「量子式跃升」（马斯克原文是 quantum leap）。马斯克在7月的天下人工智能大会上表现「有信念在往年实现开辟L5级主动驾驶的基础功效」，马斯克可能实现他的许诺吗？
特斯拉为甚么要在这个阶段对 AP 软件停止重写？重写 AP 究竟要重写些甚么呢？作为当下市道上量产最强的主动驾驶体系，AP 走向何方，FSD 何时到来？
特斯拉 AP 两大新停顿
身兼特斯拉 AP 团队的最高担任人，马斯克常常充任着软件测试员的脚色。依据马斯克在推特上流露，他自己常常开着搭载 FSD 最新测试版本的特斯拉高低班，马斯克称在他应用体系的进程中，几近不须要人工接收。
基于此，他悲观估量，最快在6⑽周后（也就是10月⑾月份），便可以向小范围地向用户推送 FSD 测试版本。

作为重写 AP 的一部份，马斯克还向外界先容了其全新的用于神经收集（NN）练习的超等盘算机 Dojo。 Dojo 在日语中意为「道场」，当初它成为了特斯拉练习数据的「道场」。
Dojo 将专门用于大范围的图象和视频数据处置，其浮点运算才能到达了 exaflop 级别，也就是每秒运算百亿亿次。正因而，马斯克称 Dojo 如野兽个别。
须要留神的是，Dojo 盘算机将共同无监视进修算法（unsupervised learning），来增加特斯拉对于数据人工标注的任务量，如许来辅助其数据练习效力实现指数级晋升。 马斯克还在推特上宣布好汉帖，为自家的 AI 和芯片团队招人。
现在，Dojo 盘算机仍在开辟中，从 V1.0 开端，大概一年后才会有结果。
有了全新的 AP 软件架构以及强盛的数据练习盘算机 Dojo，难怪马斯克会对其 FSD 的落地停顿如斯自负。 但话说返来，特斯拉为甚么要在这个阶段对 AP 软件停止重写？仍是以如许一种推倒重来的方法。
为甚么特斯拉要重写 AP？
当初的 AP 曾经遇到了机能瓶颈，必需要停止升维反动，不然难有大的冲破。
马斯克用了一个术语来表述这个成绩，他以为从前 AP 被困在一个部分最大值（Local Maximum）外面，要向上冲破曾经十分艰苦了。
此中一个很要害的成绩在于，原有 AP 软件架构下，其处置的数据都是不含偶然间坐标的 2D 图象数据。 再想往上行止理 3D 乃至 4D（加上时光维度） 的数据，实现从图象级处置到视频级处置的跃迁， AP 固有的软件和练习收集难以胜任。
对于引入 4D 数据带来的影响，一名来自海内主动驾驶公司的工程师向汽车之心剖析：
由于有了时光维度，体系就能晓得目的物的活动，对其行动停止猜测，并且，体系处置目的物辨认、分类以及场景的重构这类义务会愈加轻松。
总之，参加时光维度，很大水平上是进步体系对团体场景的懂得。 AP 要再往前走，必需停止反动，以是特斯拉这才决议重写 AP。
另一方面，由于数据改变成 4D，信息量更丰盛，全部数据的容量也会变大，这也给特斯拉 AP 现有的用于深度神经收集练习的基本设备带来了挑衅，以是就有了 Dojo。 以是， AP 为了实现机能和功效上更大的冲破，倒逼其对 AP 基本代码以及练习深度神经收集的基本设备停止重构。
如许任务量宏大的庞杂工程也成为 FSD 迟迟推出不了落地版本的主要缘由。
除了在车载软件和练习效劳器端变更，特斯拉在车载硬件端也做好了筹备，就是其自研的 FSD 芯片。
FSD 曾经在客岁4月份开端量产并搭载在特斯拉的车端。一名对熟习特斯拉的业内子士表现：
在 FSD 宣布后的一段时光里，特斯拉 AP 团队还是基于 HW 2.x 的硬件（英伟达 Drive PX 平台）停止功效开辟，直到往年年终，特斯拉才开端片面转向基于 FSD 芯片的软件开辟。
相较于英伟达 Drive PX 平台，特斯拉 FSD 芯片在基本算力和深度神经收集推理效力方面都有反动性晋升，并且在视觉处置机能上，FSD 相较于英伟达的芯片有更大的上风。
以是趁着这一次特斯拉重写 AP，全部体系须要处置的数据升维到了 4D，对盘算硬件的请求指数级进步，FSD 的强盛机能便终究有了辽阔的用武之地。
引入 FSD 芯片的 AP 在机能上会有多大晋升？ 马斯克此前在接收 Youtube 视频博主采访时流露过：
假如特斯拉全车的 8 颗摄像头以36帧/秒的速率运转（机能拉满），软件则会基于 FSD 芯片的算力同步停止 3D 标注（2D 图象+深度信息），这会使标注效力晋升3倍，正确性也会大幅晋升。
特斯拉重写 AP，除了马斯克口中所说的要冲破「Local Maximun」以及发掘 FSD 芯片的极限机能这两方面的缘由以外，另有一种可能性存在。硅谷一名资深主动驾驶工程师告知汽车之心：
特斯拉现有的 AP 体系和后续要推出的 FSD 是两套自力开辟的体系。
前者的架构是针对于 L2/L3 级主动驾驶，而 FSD 的目的从一开端就是 L4/L5 级主动驾驶。因而，两套体系在架构上有实质的差别，二者差着一个代际。
后续，跟着技巧一直提高，FSD 也走向成熟，特斯拉信心把 FSD 和 AP 的框架停止整合。 但成绩是，两个体系中有些模块能够融会，然而有些模块是融会不了的，究竟一个为 L2 开辟的体系很难直接演化成 L4 体系。 以是特斯拉 AP 团队要改写 AP 软件的框架和代码，以实现两个体系间的完善兼容，如许的话，后续才干以同一的版本推送给购置了全主动驾驶选装包的特斯拉车主。
现实上，咱们也能从 AP 这些年的功效更新中发明一些蛛丝马迹：
2017年3月，推送主动停车和主动帮助变道功效；
2018年10月，推送主动帮助导航驾驶（NoA）功效；
2019年9月，推送智能号召（Smart Summon）；
2020年4月，推送辨认交通讯号灯和泊车标记并作出反映（海内先行）。
AP 还在最新的迭代进程中更新了一些使人欣喜的小功效：
比方在都会工况施工地区，没有车道线的情形下，车身两侧皆为锥形桶，AP 能做到以锥形桶为根据及时绘制车道线。 AP 体系还能检测到小植物并实时停止躲避，不外特斯拉是把小植物一概辨认成人后才做出响应的操纵。
基础上，在特斯拉官网上表明的 FSD 完整主动驾驶功效，还剩下一项最难的、也最能代表 L4 级主动驾驶才能的更新：在都会街道中停止主动帮助驾驶。为了实现这一难度最大的更新，特斯拉给出的最优解就是重写 AP。
基于以上剖析，特斯拉重写 AP 的缘由便包含冲破「Local Maximun」、发掘 FSD 芯片的极限机能以及将体系才能从 L2 退化至 L4。
特斯拉重写 AP，是重写甚么？
先来看看特斯拉 AP 当初最新的 AI 软件客栈是怎样样的：
最底层的是数据、GPU 集群以及 Dojo 盘算集群，这一层重要停止数据收集、标注和练习，天生算法模子；
往上走就是采取深度神经收集对模子停止散布式练习；再往上走就是用丧失函数对模子停止评价；
在评价层之上，是云端推理层和车端 FSD 芯片推理层，到这一层，象征着算法模子走完了大部份流程，而后就是安排到车端；
在车端，特斯拉通过影子形式（Shadow Mode）将这些算法模子与人类驾驶行动停止比对，检测能否存在异样。
如许的从数据收集到算法安排的闭环，目标就是让体系机能一直迭代，愈加优良。
在这个闭环傍边，触及到数据集、模子练习神经收集、云端和车端推理算法等等因素。
以是，当数据情势从二维的图象数据（2D）转换成四维的视频级数据（4D）后，响应的神经收集和推理算法都须要停止重写。
据马斯克流露，特斯拉 AP 新版本的深度神经收集会将包含感知、门路计划、目的辨认等全部子神经收集综合于一体。
特斯拉AI高等总监 Andrej Karpathy 在此前的一次报告中表现：
咱们没法让每一个义务都享有独自的神经收集运算，由于同时处置的义务数切实太多，咱们只能把一些运算摊派到同享主干收集上。
Andrej Karpathy 将这一主干收集称为 HydraNets（Hydra 意为九头蛇），意思就是有一个骨干收集（Backbone），在这个收集上有多个差别的出口（Head）来做利用，而后输出各自的成果。
在特斯拉 AP 最新的 AI 软件客栈中，有一个最值得存眷的部份就是 Dojo 练习集群，这个集群能够处置海量的图象、视频数据。
引入这一练习盘算机，一方面是为了满意特斯拉 AP 体系尔后的 4D 视频数据处置需要。
另一方面，特斯拉在寰球有超越 82 万辆搭载 HW 2.0/3.0 硬件的车辆天天在途径下行驶，能够收集海量的数据用于 AP 的练习，而如斯海量的数据，必定须要具有强盛盘算机能盘算机来停止处置。
Dojo 另有一个特殊之处在于，它能够与无监视进修停止共同。 所谓无监视进修，就是无需人工对练习数据集停止标注，体系能够自行依据样本间的统计法则对样本集停止剖析，罕见义务如聚类等。
比方无监视进修在不给任何额定提醒的情形下，仅根据必定数目的「狗」的图片特点，将「狗」的图片从大批的种种百般的图片中将辨别出来。
有了无监视进修技巧加持的 Dojo 盘算机，便能以极低的本钱对数据停止主动标注和练习，实现算法机能的指数级进步。
不外，用上了无监视进修技巧的特斯拉，仍然有一支大概500人范围的数据标注团队。
由于在一些初始神经收集模子的搭建进程中，采取人工标注的方法相信度更高。并且，特斯拉并未大范围采取无监视进修技巧，当初都还处在尝鲜阶段。
那末，Dojo 盘算机上搭载的会是谁家的芯片呢？ 现在特斯拉自研的 FSD 芯片属于推理芯片，用于 Dojo 盘算机的芯片属于练习芯片。
有业内子士向咱们剖析表现，Dojo 所采取的芯片应当是 FSD 芯片的扩大版本。 这也是为甚么马斯克在为自家 AI 和芯片团队招人时，特地颁布了其在研发的 Dojo 盘算机的情形，大略率要招的人就是为了研发用于 Dojo 盘算机的芯片。
特斯拉 FSD 走向何方
不管是鼎力投入资本重写 AP 基本代码和深度神经收集，仍是广纳贤才开辟机能强盛的数据练习盘算机 Dojo，都表现了特斯拉要祖先一步搞定完整主动驾驶的信心。
特斯拉具有宏大范围的数据收集车队，也凑集了 300 多位寰球顶尖的主动驾驶和深度进修方面的软硬件研发人材，从数据到算法到贸易化，特斯拉在主动驾驶范畴有着其余厂商没法比较的上风。
在这些上风的加持之下，特斯拉依然迟迟没法量产真正意思上的完整主动驾驶功效，那些买了 FSD 选装包的特斯拉用户焦急，马斯克则更急。
全部人都在等待侧重写实现后的 AP 体系能真正退化至 FSD 版本，而这所有都要比及往年岁尾见真章。 在重写 AP 的同时，特斯拉也没有结束在硬件层面的延续研发。
据媒体报导，特斯拉正与博通配合研发新款 HW 4.0 主动驾驶芯片，其机能比 FSD 还要强盛 3 倍，打算来岁第四序度停止大范围量产，由台积电担任出产。 特斯拉在 AP 层面，是一个接一个的大举措，而这所有举措都有一个同一的目的：更优良的 AP、更强盛的 FSD。
即便当初其表示还不尽如人意，但将来值得等待。   tzh
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