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很〖hen〗突然、很『hen』惊{jing}艳【yan】,马斯克宣布特《te》斯拉人形机械人,自研超算Dojo亮相

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机械之心报道

机械之心编辑部

特斯拉的自动化能力很强,不用来造机械人就太虚耗了。

「异常负疚,我们遭遇了一点手艺问题,希望以后这可以用 AI 来解决。」今天的流动延迟了半个多小时,伊隆 ・ 马斯克这样做了开场白。

北京时间 8 月 20 日上午,万众瞩目的「特斯拉 AI 日」最先了。在流动上,伊隆 ・ 马斯克向全天下展示了特斯拉在自研超级盘算机 Dojo、FSD 软件等内容上的最新希望。

根据马斯克本人的说法,吸引最好的 AI 人才加入特斯拉似乎是本次流动的唯一目的。

固然,这次公布向众人宣告的远不止于此,有关通用机械人的设计让我们始料未及。

纯视觉自动驾驶系统和 HydraNets

首先,特斯拉最被人们关注的是自动驾驶手艺。

特斯拉一直标榜自己的电动车具备高度自动化的辅助驾驶能力,7 月 10 日,FSD(Fully Self Driving,全自动辅助驾驶系统)软件迎来更新。不外那时,更新仅限于特斯拉争先体验设计用户,这些用户可以举行 FSD Beta V9 版本测试,其最大亮点是基于摄像头和 AI 智能算法的纯视觉自动辅助驾驶手艺蹊径,而不依赖于雷达传感器。

7 月 31 日,特斯拉正式推送 FSD 的最新版本 FSD Beta V9.1,这是首个使用「特斯拉视觉」的先进司机辅助驾驶套件。8 月 16 日,特斯拉又推送了 FSD Beta V9.2 版本。

特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 博士先容了这种基于视觉的自动驾驶系统:它通过八个摄像头的数据输入(1280×960 12-Bit HDR 36Hz)进单个神经网络中,整合成 3D 环境的感知,这被称为 Vector Space。

「AI 可以被视为生物,它是重新最先构建的,包罗其合成视觉皮层。」

当特斯拉在汽车中设计视觉皮层时,他们重新设计了神经网络,根据生物视觉方式去建模,并行使多头蹊径,其中包罗相机校准、缓存、行列和优化以简化所有义务。

特斯拉从主干网络中获取数据,并将有用的信息输入到差其余义务中(好比目的检测、交通讯号灯和车道展望),同时甩掉其他内容,制止虚耗算力。

特斯拉的自动驾驶算法是从识别单张图片的通俗盘算机视觉算法最先的,虽然每个摄像头的单独检测效果很棒,但这显然不够。现在的纯视觉算法「HydraNets」基于差异摄像头的视觉内容举行识其余,而且训练和推断是端到端的。

该算法将多个摄像头的视觉内容转变为向量空间和蹊径特征。

多摄像头网络的效果值得一定,只管只是数目上的增添,但却可能成为解决展望问题的要害之处。该网络天生的周围景观展望很洪水平上提高了自动驾驶系统的稳健性。

红绿灯左转是对于自动驾驶的伟大挑战,当车辆在蹊径上行驶并通过交织路口时,神经网络会通过 Spacial RNN 举行展望。并在虚拟环境中举行多次模拟,以进一步改善路径计划和明晰。

在算法模拟的单元空间中,每一个 unit 都是一个 RNN,并随着车辆的运动更新。

Karpathy 指出,特斯拉现在的 FSD 战略是更具凝聚力的。事实证实,特斯拉的车辆可以有用地绘制实时舆图。与 Super Cruise 和 Waymo 等汽车及软件领域的竞争对手的预绘制舆图计谋相比,这是一个伟大的差异。

自动驾驶软件总监 Ashok Elluswamy 先容了夹杂计划系统,以 Autopilot 若何变道为例,当与其他汽车并排行驶时,Autopilot 不仅要思量它们的驾驶方式,还必须思量其他汽车的运行方式。

在狭窄的过道周围举行计划时,主要的是要思量其他驾驶员及其行为,例如在需要时让行:

Karpathy 还提到了数据标注问题。他指出,外包给第三方公司的手动标签并不是最佳选择,本着垂直整合的精神,特斯拉选择确立自己的标注团队。

一最先,特斯拉使用的是 2D 图像标签。最终,特斯拉转向了 4D 标签,可以在向量空间中举行标注。然则这还不够,自动标注手艺获得了生长。

有太多的标签需要完成标注,而让人们手动来完成是不能能的。特斯拉自动驾驶软件卖力人 Ashok Elluswamy 展示了蹊径和蹊径上的其他物品是若何从一辆正在行驶的汽车中「重修」出来的。这有用地让特斯拉能够更快地符号数据,同时允许车辆纵然在存在遮挡的情形下也能平安准确地导航。

甚至在对比渡过高,摄像头采集的图像不够清晰时,特斯拉还使用神经网络对画面举行了增强。

Ashok 指出,这些计谋最终辅助特斯拉将雷达从 FSD 和 Autopilot 套件中镌汰,并接纳了纯视觉模子。雷达 + 摄像头系统与纯视觉之间的对照显示了该公司当前的战略有多精致。同时他也谈到了仿真若何辅助特斯拉开发其自动驾驶系统。只管特斯拉专注于现实天下的数据,但它也使用仿真。

特斯拉行使一个新的仿真程序 (用他们自己的话说,就是 Autopilot 饰演玩家的视频游戏) 来测试边缘情形和其他可能遇到的问题。

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神秘超算 Dojo:革命性架构

DOJO,这次特斯拉 AI 日的最大看点,最终也没有让人失望。

2020 年 8 月,马斯克示意,该公司正在研发一款名为「Dojo」的神经网络训练超级盘算机,将主要处置从特斯拉汽车在路上获得的海量视频数据。马斯克发推称:「Dojo V1.0 还未完成,估量还需要一年的时间。不仅仅是芯片自己的研举事度,能效和冷却问题也异常的难。」

几个月后,马斯克又弥补道:「Dojo 接纳我们自研的芯片和为神经网络训练优化的盘算架构,而非 GPU 集群。只管可能是禁绝确的,然则我以为 Dojo 将会是天下上最棒的超算。」

今天,特斯拉终于揭开了 Dojo 盘算机芯片的神秘面纱。它接纳了创新的架构,将算力漫衍在庞大的网络组织中,实现了极高的算力、高带宽、低延迟的网络吞吐量。

Dojo 的设计是从芯片最先重新做起的。Dojo 的训练 CPU 属于 ASIC 芯片,专注于人工智能训练,接纳 7 纳米制程,可以实现 1024GFLOPS 的 BF16 算力,在芯片周围的四向都有 4TB/s 的传输带宽。

特斯拉宣称它的效率跨越了现有的 GPU 和 TPU,其主要的优势是在带宽上。

Dojo 用所有气力做一件事:使自动驾驶汽车成为可能。它是一个纯粹的机械学习机械,以现有芯片和服务器的思绪看,它的规格堪称「疯狂」:首先把 50 万个训练节点聚集在一起,每个区块都有 9 petaflops 的算力,每秒 36 TB 的区块外带宽。

但这只是 Dojo 的冰山一角。在应用时,120 个这样的 D1 芯片区块被整合为一个 ExaPOD,顾名思义,它有每秒跨越 1 亿亿次的运算能力(10 的 18 次方),这是现在天下上最快的 AI 训练盘算机。与业内其他产物相比,在同样的成本上,ExaPOD 的性能要高 4 倍,能耗比高 1.3 倍,占用空间缩小了 5 倍。

「我们很快就会组装起第一台这样的服务器,这样的装备可以无限链接。」特斯拉 Dojo 项目卖力人 Ganesh Venkataramanan 示意,Dojo 有望成为地球上最壮大的超级盘算机之一。

这些芯片可以辅助 AI 模子行使特斯拉汽车上的摄像头网络到的视频,进而识别种种内容。「我们应该在明年让 Dojo 投入运营,」马斯克说道。

与此同时,特斯拉还围绕这套盘算系统构建了完整的软件客栈,深度学习框架用的是 PyTorch。

此外,特斯拉还设计让下一代 Dojo 性能再提升 10 倍。

特斯拉人形机械人

以上都是此前剧透过的信息,但尚有 one more thing,特斯拉要造人形机械人。

在几张幻灯片中,我们可以领会到 Tesla Bot 的一些信息。首先,这款机械人可以用在特斯拉的自动驾驶汽车上,它能学会使用我们在驾驶汽车时所操作的所有装置。然后,你就可以付托它去商铺买器械…… 马斯克以为,人形机械人「会对未来经济发生深远影响」。

它的身高峻概是 1.72 米(5 英尺 8 英寸),重约 125 磅,身体匀称,还带有一张面部屏幕能够以约 5 英里 / 小时的速率移动。

这款机械人的第一个实体版本或将在明年面世,设计初衷就是用来处置那些「不平安、重复的、无聊的事情」。马斯克说:「我以为在未来,体力事情会是一种选择,你愿意的话也可以,不愿意的话也行。」

这好像代表了马斯克的某种设想:「制造类人机械人是特斯拉下一个一定要投入的偏向。」究竟他认真地说过,特斯拉已经是「天下上最大的机械人公司」。

固然,特斯拉机械人现在还只是一个设想,我们距离万能机械人管家的距离,要比自动驾驶汽车更远。

在最后,QA 环节的第一个问题有点诙谐:「特斯拉会拥抱开源吗?」

马斯克的回覆是:「这些器械都是破费了巨资研制的,以是我不太确定要不要开源。」但若是其他汽车公司想要获得 Autopilot 的允许,那是可以做到的。

但正如 SpaceX 和特斯拉此前所做的一样,马斯克的公司经常能让先进手艺变得越来越廉价。不知在未来,人形机械人是否也会很快有一个亲民的价钱?

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