Tesla sta guidando lo sviluppo della sua tecnologia Full Self-Driving (FSD) con approcci innovativi. Un brevetto pubblicato di recente (WO2024073115A1) ci fornisce indicazioni sul modo in cui Tesla modelli di intelligenza artificiale complessi funzionino in modo efficiente su hardware specializzato. Questo articolo mette in evidenza le diverse strategie di ottimizzazione e illustra come Tesla massimizza le prestazioni e l'efficienza dei suoi sistemi autonomi.
FSD: l'architettura modulare delle sottoreti
La FSD non è costituita da un'unica grande unità, ma da sottoreti più piccole e specializzate. Ognuna di queste reti è responsabile di compiti specifici, come ad esempio
- Riconoscere e interpretare i segnali stradali
- Rilevamento e tracciamento di oggetti in movimento come veicoli, pedoni e ciclisti
- Mantenimento della corsia e navigazione su strada
- Creazione di modelli ambientali 3D
- Pianificazione in tempo reale dei percorsi
Questa struttura modulare consente di Tesla, di migliorare le singole aree in modo mirato, con effetti positivi sull'intero sistema. Questa "divisione del lavoro" aumenta l'efficienza e migliora l'adattabilità durante l'implementazione.
Compilatori personalizzati: Utilizzo ottimale dell'hardware
Tesla utilizza toolchain di compilatori appositamente sviluppati per tradurre FSD in codice leggibile dalla macchina e ottimizzato per l'architettura del rispettivo componente hardware. Che si tratti di CPU, GPU o acceleratore AI specializzato (NPU), ogni unità riceve esattamente le istruzioni che ne massimizzano le prestazioni.
Distribuzione strategica dei compiti
Per aumentare ulteriormente le prestazioni Tesla assegna i compiti alle sottoreti che corrispondono alle loro capacità hardware. I processi ad alta intensità di prestazioni sono affidati ai processori più potenti, mentre i compiti più semplici sono assegnati a unità più efficienti.
Schedulazione ottimizzata per decisioni rapide
Un "execution scheduler" assicura che la sequenza delle istruzioni sia ottimizzata. Questo riduce al minimo i ritardi e consente al sistema di reagire in tempo reale alle situazioni dinamiche del traffico.
Formazione consapevole della quantizzazione: efficienza attraverso la riduzione della precisione
Addestrando l'FSD con numeri a bassa precisione (quantizzazione), il sistema riduce Tesla lo sforzo computazionale e il consumo energetico senza compromettere in modo significativo l'accuratezza. Questo processo bilancia in modo ottimale le prestazioni e l'utilizzo delle risorse.
Sincronizzazione dei componenti hardware
Una tempistica precisa è fondamentale per la cooperazione di diversi chip. Tesla sincronizza il clock di tutte le unità di elaborazione per evitare errori di temporizzazione e garantire che i componenti lavorino insieme senza problemi.
Ridondanza per la massima sicurezza
Tesla integra configurazioni hardware ridondanti che passano automaticamente ai sistemi di backup in caso di guasto dei componenti critici. Questa misura garantisce un funzionamento sicuro e affidabile dei sistemi autonomi.
Un semplice esempio
La FSD funziona come un'azienda ben organizzata, con reparti specializzati che lavorano insieme per ottenere la massima efficienza. Tesla La FSD si assicura che ogni reparto abbia gli strumenti giusti e sia perfettamente coordinato, dando vita a un sistema potente e affidabile.
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