Tesla Le développement de sa technologie Full Self-Driving (FSD) se poursuit avec des approches innovantes. Un brevet récemment publié (WO2024073115A1) nous donne un aperçu de la manière dont la FSD peut être utilisée. Tesla des modèles d'IA complexes fonctionnent efficacement sur un matériel spécialisé. Cet article met en lumière les différentes stratégies d'optimisation et explique comment Tesla maximise la performance et l'efficacité de ses systèmes autonomes.
FSD : l'architecture modulaire des sous-réseaux
La FSD ne se compose pas d'une seule grande unité, mais de sous-réseaux plus petits et spécialisés. Chacun de ces réseaux est responsable de tâches spécifiques, telles que
- la détection et l'interprétation des signaux de trafic
- détection et suivi d'objets en mouvement comme les véhicules, les piétons et les cyclistes
- Suivi de voie et navigation sur les routes
- Création de modèles d'environnement 3D
- Planification en temps réel des voies de circulation
Cette structure modulaire permet Tesla, d'améliorer certains domaines de manière ciblée, ce qui a un effet positif sur l'ensemble du système. Cette "division du travail" permet d'accroître l'efficacité et d'augmenter la capacité d'adaptation lors de la mise en œuvre.
Des compilateurs sur mesure : Utilisation optimale du matériel
Tesla utilise des chaînes d'outils de compilation spécialement développées pour traduire la FSD en code lisible par la machine et parfaitement adapté à l'architecture de chaque composant matériel. Qu'il s'agisse d'un CPU, d'un GPU ou d'un accélérateur d'IA spécialisé (NPU), chaque unité reçoit exactement les instructions qui maximisent ses performances.
Répartition stratégique des tâches
Afin d'améliorer encore les performances, les Tesla aux sous-réseaux des tâches correspondant à leurs capacités matérielles. Les processus à haute performance sont pris en charge par les processeurs les plus puissants, tandis que les tâches plus simples sont attribuées à des unités plus efficaces.
Ordonnancement optimisé pour des décisions rapides
Un "planificateur d'exécution" veille à ce que l'ordre des instructions soit conçu de manière optimale. Cela minimise les retards et permet au système de réagir en temps réel aux situations de trafic dynamiques.
Quantization-Aware Training : l'efficacité par la réduction de la précision
L'entraînement de la FSD avec des chiffres de faible précision (quantification) permet de réduire le nombre d'erreurs. Tesla la charge de calcul et la consommation d'énergie sans nuire sensiblement à la précision. Cette méthode permet d'équilibrer de manière optimale les performances et l'utilisation des ressources.
Synchronisation des composants matériels
Un timing précis est essentiel pour la collaboration entre plusieurs puces. Tesla synchronise la cadence de toutes les unités de traitement afin d'éviter les erreurs de timing et de rendre la collaboration des composants transparente.
Redondance pour une sécurité maximale
Tesla intègre des configurations matérielles redondantes qui basculent automatiquement sur des systèmes de secours en cas de défaillance de composants critiques. Cette mesure garantit un fonctionnement sûr et fiable des systèmes autonomes.
Un exemple simple
La FSD fonctionne comme une entreprise bien organisée, avec des services spécialisés qui travaillent ensemble pour atteindre une efficacité maximale. Tesla s'assure que chaque département reçoit les bons outils et est coordonné de manière transparente - le résultat : un système puissant et fiable.
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