特斯拉的“通用翻译器”将如何简化适用于任何平台的 FSD

现在是时候再次深入研究特斯拉打算如何实施 FSD 了。再次感谢X 上的 SETI Park 对特斯拉专利的出色报道。

这一次，我们讲的是特斯拉如何为人工智能打造一个“通用翻译器”，让其 FSD 或其他神经网络能够无缝适应不同的硬件平台。

该转换层可以让复杂的神经网络（如 FSD）在几乎任何满足其最低要求的平台上运行。这将大大有助于减少训练时间、适应特定于平台的限制、更快地做出决策和更快地学习。

我们将分解专利的要点，并尽可能使其易于理解。这项新专利很可能是特斯拉在非特斯拉汽车、Optimus 和其他设备上实现 FSD 的方式。

决策

想象一下神经网络作为一台决策机器。

但构建一个神经网络还需要对其结构和数据处理方法做出一系列决策。可以将其想象为为复杂的食谱选择正确的配料和烹饪技术。

这些选择称为“决策点”，它们对于神经网络在给定硬件平台上的表现起着至关重要的作用。

为了自动做出这些决定，特斯拉开发了一个类似于“边运行边训练”的神经网络的系统。

这个巧妙的系统可以分析硬件的功能并实时调整神经网络，确保无论在哪个平台上都能实现最佳性能。

约束

每个硬件平台都有其局限性——处理能力、内存容量、支持的指令等等。这些限制充当“约束”，决定了神经网络的配置方式。

想象一下，这就像在厨房里用小烤箱和有限的柜台空间烤蛋糕。你需要调整你的食谱和技术以适应厨房或工具的限制。

特斯拉的系统会自动识别这些限制，确保神经网络可以在硬件的边界内运行。这意味着 FSD 可以从一辆车转移到另一辆车，并快速适应新环境。

让我们分解一下所涉及的一些关键决策点和限制。

1、数据布局：神经网络处理大量数据。这些数据在内存中的组织方式（“数据布局”）对性能有显著影响。不同的硬件平台可能倾向于不同的布局。例如，有些平台可能更倾向于以 NCHW 格式（批次、通道、高度、宽度）组织数据，而其他平台可能更喜欢 NHWC（批次、高度、宽度、通道）。特斯拉的系统会自动为目标硬件选择最佳布局。

2、算法选择：许多算法可用于神经网络中的操作，例如卷积，这对于图像处理至关重要。有些算法（如 Winograd 卷积）速度更快，但可能需要特定的硬件支持。其他算法（如快速傅里叶变换 (FFT) 卷积）更通用，但速度可能更慢。特斯拉的系统会根据硬件的功能智能地选择最佳算法。

3、硬件加速：现代硬件通常包括专门设计用于加速神经网络操作的处理器。这些包括图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU)。特斯拉的系统识别并利用这些加速器，从而最大限度地提高给定平台的性能。