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信息|特斯拉AI日：超级计算机即将组装 机器人明年推原型机

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“我们遭遇了一点技术问题 ， 希望以后可以用AI来解决” 。 原定于北京时间8月20日早8时开始的特斯拉AI DAY因技术问题延迟 ， 一出场 ， 特斯拉创始人马斯克就这样调侃道 。
现场 ， 马斯克公布了特斯拉纯视觉方案FSD的进展、神经网络自动驾驶训练、D1芯片、Dojo超级计算机等信息 。
据介绍 ， 特斯拉FSD系统已可以实现每1.5毫秒2500次搜索的超高效率 ， 预测可能出现的各种情况 。 而不久后 ， 特斯拉即将开始Dojo超级计算机的首批组装 。 此外 ， Tesla Bot这款机器人或将在明年推出首个原型机 。
用AI神经网络技术提升辅助驾驶能力
【信息|特斯拉AI日：超级计算机即将组装 机器人明年推原型机】特斯拉的辅助驾驶与自动驾驶一直是人们最关注的亮点 。
而本次AI DAY中 ， 相关负责人则介绍 ， 特斯拉的纯视觉传感器方案的实现 ， 离不开多任务学习HydraNets神经网络架构 。 每辆特斯拉汽车拥有8个环绕车身、覆盖周围360°的摄像头 ， 来获取交通信号灯、信号牌、匝道、路缘等周边信息 ， 为神经网络学习提供了绝佳条件 。
据人工智能部门总监Andrej Karpathy介绍 ， 特斯拉希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接 ， 模拟大脑信息输入和输出的过程 。 就像光线进入到视网膜当中 ， 我们希望通过摄像头来模拟这个过程 。

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多任务学习HydraNets神经网络架构可以将8个摄像头获取的画面拼接起来 ， 并完美平衡视频画面的延迟和精准度 。 通过人工或自动标注车道、车辆、信号灯、障碍物等环境和动静物体 ， 系统会逐帧分析视频画面 ， 了解物体的纵深、速度等信息 ， 再将这些数据交给车队学习 。
但是在这个过程中 ， 特斯拉发现了几个问题：这些参数和空间追踪是很难通过C++这个基础架构实现拼接的；有一些空间数据的输出质量不高；不同摄像头获取的物体信息不同 ， 拼合时很难进行整体把握 。
为解决这些问题 ， 特斯拉开发了“矢量空间”（Vector Space）技术 ， 同时兼具了非凸优化算法（Non-convex）、高维度两大优势 。 该技术可以通过8个摄像头输入的数据为基础绘制3D鸟瞰视图 ， 形成4D的空间和时间标签的“路网”以呈现道路等信息 ， 帮助车辆把握驾驶环境 ， 更精准地寻找最优驾驶路径 。
有了海量、精准的视频数据 ， 特斯拉还需要创造一个强大的神经网络 ， 并对网络进行特殊的布局 ， 使这些数据能在一个总的主干网络上进行整合和重新分析 。 因此 ， 特斯拉“高楼平地起” ， 自主研发了基于神经网络的训练方式 。
据介绍 ， 特斯拉拥有一支数据标注团队 ， 规模在1000人左右 。 团队每天对视频数据中的物体在“矢量空间”中进行标注 ， 在善于把握细节的人工标注和效率更高的自动标注配合下 ， 只需要标注一次 ， “矢量空间”就能自动标注所有摄像头的多帧画面 。 这为特斯拉带来了上百亿级的有效且多样化的原生数据 ， 而这些数据都会用于神经网络培训 。
同时 ， 特斯拉还开发了“仿真场景技术” ， 可以模拟现实中不太常见的“边缘场景”用于自动驾驶培训 。 在仿真场景中 ， 特斯拉工程师可以提供不同的环境以及其他参数（障碍物、碰撞、舒适度等） ， 极大提升了训练效率 。
由此 ， 特斯拉FSD系统已可以实现每1.5毫秒2500次搜索的超高效率 ， 预测可能出现的各种情况 ， 并在其中找到最安全、最舒适、最快速的自动驾驶路径 。
Dojo超级计算机即将开始组装
在AI DAY ， 颇受关注的自然是芯片 。
当下 ， 随着所需处理的数据开始指数级增长 ， 特斯拉也在提高训练神经网络的算力 ， 因此 ， 便有了特斯拉Dojo超级计算机 。
据介绍 ， 特斯拉的目标是实现人工智能训练的超高算力 ， 同时还要扩展带宽、减少延迟、节省成本 。 这就要求Dojo超级计算机的布局 ， 要实现空间和时间的平衡 。
组成Dojo超级计算机的关键单元 ， 是特斯拉自主研发的神经网络训练芯片——D1芯片 。 D1芯片采用分布式结构和7纳米工艺 ， 搭载500亿个晶体管、354个训练节点 ， 仅内部的电路就长达17.7公里 ， 实现了超强算力和超高带宽 。
1500个D1芯片共53万余训练节点 ， 组成了Dojo超级计算机的训练模块 。 由于每个D1芯片之间都是无缝连接在一起 ， 相邻芯片之间的延迟极低 ， 训练模块最大程度上实现了带宽的保留 ， 配合特斯拉自创的高带宽、低延迟的连接器 ， 算力高达9PFLOPs（9千万亿次） 。

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实际应用中 ， 特斯拉将以120个训练模块组装成ExaPOD ， 与业内其他产品相比 ， 同成本下性能提升4倍 ， 同能耗下性能提高1.3倍 ， 占用空间节省5倍 。
与硬件相匹配的 ， 是特斯拉针对性开发的分布式系统——DPU（Dojo Processing Unit） 。 DPU是一个可视化交互软件 ， 可以随时根据要求调整规模 ， 高效地处理和计算 ， 进行数据建模、存储分配、优化布局、分区拓展等任务 。
据介绍 ， 不久后 ， 特斯拉即将开始Dojo超级计算机的首批组装 。
值得注意的是 ， 除了备受期待的神经网络学习与Dojo超级计算机 ， 在活动末尾 ， 马斯克在谈到AI发展方向时 ， 还抛出了“Tesla Bot” 。
Tesla Bot是一款机器人 ， 高1.72米 ， 重56.6千克 ， 脸上的屏幕可显示信息 ， 拥有人类水平的双手 ， 并有力反馈感应 ， 以实现平衡和敏捷的动作 。
马斯克表示 ， Tesla Bot将利用Dojo超级计算机的训练机制来改进功能 ， 并补充道：“未来劳动力不会短缺 ， 但体力劳动只是一种选择 。 Tesla Bot可以执行一些危险性、重复性、枯燥的任务 。 ”Tesla Bot或将在明年推出首个原型机 。

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校对 刘越

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