特斯拉造出人形机器人 身高1.7米最强AI电脑也来了附168页PPT

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推AI芯片、打造超级计算机,都是为了自动驾驶。

作者车西团队

编辑 小韩

刚刚,特斯拉再次震惊了整个汽车行业!

在今天上午举行的特斯拉人工智能日(AI Day)上,特斯拉展示了“完全自动驾驶功能(FSD)”背后的大脑——特斯拉超级计算机Dojo。

Dojo肩负着训练AI算法的重任。 内置特斯拉自研AI芯片D1。 单颗D1拥有500亿个晶体管,峰值算力362TFLOPS(BF16/CFP8),功耗不超过400W。 Tesla ExaPOD由3000颗D1芯片组成,计算能力高达1.1EFLOPS!

此前,特斯拉甚至使用了 5760 个 Nvidia A100 Tensor Core GPU 组装了一台计算能力达到 1.8 EFLOPS 的超级计算机,排名全球第五。

是的,特斯拉已经成为一家人工智能计算公司。

如此强大的算力一定是为特斯拉的FSD功能服务的。 目前,特斯拉城市道路L2级自动驾驶已经开放小规模测试近一年时间,尚未向公众开放。 同时,今年美版特斯拉Model 3/Y取消了毫米波雷达,采用纯视觉感知。 FSD真的可靠吗?

今天现场,特斯拉高级AI总监Andrej Karpathy和自动驾驶软件总监Ashok Elluswamy以及其他几位特斯拉高管明确表示,纯粹的视觉感知能够实现自动驾驶。 可以说,特斯拉自动驾驶的技术优势已经公开,干货也不少。

发布会结束前,马斯克还放出了彩蛋,特斯拉要“造人”了! 特斯拉机器人将于明年量产,将取代人类从事危险、重复、无聊的任务。

与其他机器人不同的是,这款名为 Tesla Bot 的机器人看起来非常接近人类,并且还拥有人类水平的双手和工作能力。 马斯克表示将于 2022 年实现量产。

综上所述,特斯拉的AI Day充满了有用的信息,而且还提供了Tesla Bot,还有一件事。 以下是该活动的有用信息。

本文优点:没时间看 Tesla AI Day? 没关系,我们已经为您下载了PPT。 公众号对话框回复【特斯拉PPT】下载。

01.

自主研发AI训练芯片柜算力达到1.1EFLOPS

比预定时间晚半个小时开始已经成为特斯拉开发大会的“老传统”。 AI Day会场外停着一辆最新的Cyber​​truck车型,目测会场外有数十人在参观。 不过,现场直播的媒体表示,今天的参加人数并不多。

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▲ 会场外停着一辆 Cyber​​truck

发布会开始时,已经比原计划晚了近40分钟。 特斯拉首先展示了最新版本的FSD。 在无防护的路口左转、没有车道线的乡村道路、避开行人、在路口停车、识别红绿灯……特斯拉在这些动作上非常熟练。

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▲ Tesla AI Day 活动前的 FSD 展示

与2019年特斯拉FSD演示视频中完全解放双手驾驶相比,今年的演示视频中特斯拉驾驶员单手握住方向盘。 这说明特斯拉的自动驾驶能力还停留在L2级别,并没有想象中的“完全自动驾驶”那么美好。

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▲特斯拉FSD视频的变化,从放开方向盘逐渐转向握紧方向盘

从技术角度来看,特斯拉如何实现自动驾驶、如何生成训练数据、如何在车上运行以及如何迭代算法是实现自动驾驶的四个核心问题。

今天的AI Day大会上,最重要的信息就是特斯拉发布了用于训练自动驾驶的超级计算机,这也是特斯拉不断迭代算法的方式。

据Dojo项目负责人Ganesh Venkataramanan介绍,马斯克在几年前就要求特斯拉工程师设计一款超高速训练计算机,这也是特斯拉启动Dojo项目的原因。 Dojo超级计算机将于明年投入使用,将基于大量视频训练AI算法。

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▲特斯拉D1芯片展示

Dojo 是一种通过网络结构连接的分布式计算架构。 它具有大计算平面、超高带宽和低延迟、大网络分区和映射等特点,并且有新的编译器减少本地通信和全局通信,可以具有很强的可扩展性。

该超级计算机内置了特斯拉自研的AI训练芯片D1。 D1芯片采用7nm工艺制造,单芯片面积645mm²,包含500亿个晶体管。 BF16/CFP8峰值算力达到362TFLOPS,FP32峰值算力达到22.6TFLOPS。 热设计功耗(TDP)不超过400W。

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▲ Tesla D1 芯片的各项性能

该芯片具有GPU级训练能力和CPU级可控性,可实现50万个训练节点的无缝连接。 因此,特斯拉提出了由25块D1芯片组成的训练单元(tile)。

训练单元接口带宽为36TB/秒,算力达到9 PFLOPS,采用集中供电和散热设计,散热能力为15kW。

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▲ Tesla 芯片阵列

特斯拉柜型ExaPOD拥有120个训练单元、3000颗D1芯片、超过100万个训练节点,其BF16/CFP8算力高达1.1EFLOPS。

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▲ 特斯拉芯片阵列展示

其分布式系统分为块。 Dojo处理单元DPU(Dojo处理单元)是一个可以根据应用需求调整大小的虚拟设备,包含多个D1芯片和接口处理器。 Tesla编译引擎可以自动将执行指令映射到DPU,无需手动操作。 特斯拉构建了整个软件堆栈。

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▲Dojo软件栈架构

Ganesh 表示 Tesla Dojo 是历史上最快的人工智能训练计算机。 同等功耗下,Dojo超级计算机性能比现有计算机提高4倍,能效提高1.3倍,碳足迹仅为原来的1/5。 此外,特斯拉预计下一代Dojo超级计算机的性能将再提升10倍,但并未透露具体实施日期。

在Dojo发布环节的最后,Ganesh提到特斯拉正在大力招募人才来推动AI研发。

在特斯拉建造自己的超级计算机之前,它已经建造了一台使用 NVIDIA GPU 的世界排名第五的超级计算机。

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▲特斯拉超级计算机

该超级计算机采用720个节点,每个节点有8个NVIDIA A100 Tensor Core GPU(总共5760个GPU),实现了1.8EFLOPS的性能。

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▲NVIDIA A100张量核心GPU

可见,无论是特斯拉的Dojo,还是之前搭载Nvidia GPU的超级计算机,都能够成为AI计算领域的佼佼者。

在问答环节,马斯克回应称,开发所有这些技术非常昂贵,因此他不确定如何实现开源,但对将人工智能技术授权给其他汽车公司持开放态度。

02.

剔除千人团队基于纯视觉感知标注的一切不可靠数据

特斯拉AI高级总监Andrej Karpathy上台,讲述了特斯拉如何通过视觉感知,进而进行规划和控制来实现自动驾驶。

他表示,特斯拉利用车身周围的八个摄像头,形成三维矢量空间,感知车身周围的环境。

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▲人类视觉信息传输与特斯拉AI视觉信息传输对比

Karpathy表示,在设计自动驾驶AI视觉时,可以对人脑进行逆向工程来识别图像。 例如,在设计汽车的“视觉皮层”时,特斯拉根据眼睛感知生物视觉的方式进行了建模。

特斯拉的八个摄像头均采用1280*960分辨率的12位HDR图像,可以以每秒36帧的速率采集,达到良好的感知效果。

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▲车身上的八个摄像头聚集成一个三维“矢量空间”

通过神经网络计算时,自动驾驶计算机会不断降低分辨率并增加通道数。

除了识别车辆之外,特斯拉还会识别人和交通信号灯等各种物体,因此特斯拉开发了很多人需要学习的HydraNets网络。 HydraNets 网络具有三个特点。 第一是可以高效测试; 二是可以独立微调每个任务,同时还可以缓存特征,加速微调,突破复现瓶颈。

目前,许多车企利用高精度地图和传感器来实现感知融合,但这种方法并不能让车辆正确行驶。 因此,特斯拉开发了占用追踪器。 此时,特斯拉遇到了两个问题。 一是多传感器融合算法不精确(例如单个摄像头无法感知很长的拖车); 二是图像空间不是真实的物理空间。

Tesla 使用 Transformer 算法来预测距离。 实际测试发现,在两侧停有车辆的城市道路上,多摄像头感知的准确性和稳定性要强很多。

特斯拉认为,自动驾驶决策存在两个难点。 第一是空间是非凸的,第二是空间是高维的。

特斯拉自动驾驶软件总监 Ashok Elluswamy 表示,特斯拉采用混合决策系统,首先让感知数据在向量空间中经过粗略搜索,然后经过不断优化,最终形成平滑的运动轨迹。

有一次,车辆判断可以向左变道,但左侧有一辆正常行驶的车辆。 如果此时突然变道,车内的乘坐体验就不好,还会威胁交通安全。 因此,特斯拉将在1.5毫秒内进行2500次变道时机搜索,最终能够选择最安全、最舒适的变道时机并采取变道措施。

还有一起案例,特斯拉驶进了一段超狭窄路段,两辆车无法同时通过。 第一辆迎面驶来的汽车是一辆SUV,车主让了路。 因此特斯拉决定继续前进。 但行驶了一段距离后,发现另一辆车从相反方向驶来。

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▲特斯拉FSD穿越复杂路况

此时,特斯拉选择了避让停车,同时迎面驶来的车辆也选择了停车避让。 于是,特斯拉果断改变了驾驶决策,重新开始通过这段路。

随着自动驾驶开发时间的增加,特斯拉需要标记更多的物体。 目前拥有1000人的数据标注团队,构建数据标注和分析基础设施。

而且,从之前的2D图像标签,演变成了现在的4D空间+时间标签。 即使标记一次后,一台相机中的标记图像也可以迁移到其他相机。

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▲特斯拉建立4D空间+时间

特斯拉还能够在感知过程中通过标记车道线和其他物体来重建道路。 同时,特斯拉还将采集同一路段的数据,并融合多辆车采集的数据,最终实现更精准的重建。

最终,车辆能够顺利标记路边物体,只有准确识别物体后,才能在城市道路上实现流畅的自动驾驶。

今年5月,特斯拉在美国市场销售的Model 3/Y车型中取消了毫米波雷达。 然而,在雨、雾、雪等能见度较低的天气下,摄像头能否看得清楚呢? 答案是肯定的。

仍然依靠短视频记录驾驶场景,特斯拉每周可以获得 10000 个类似的恶劣环境短视频,最终通过自动标签实现准确的距离感知。

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▲特斯拉FSD可应对多种恶劣天气

与此同时,特斯拉还在进行 Autopilot 模拟测试,特斯拉称之为与 Autopilot 的游戏。 在模拟测试中,计算机能够准确地标记和部署虚拟车辆。 模拟测试是用来模拟生活中很难发现的情况,比如有人走在高速公路上怎么办? 人太多怎么标注? 如何避开停车场内的其他车辆?

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▲特斯拉进行模拟测试

在模拟测试中,工程师可以测试这些非常特殊的情况。 模拟测试有很多必要的准备工作:第一,传感器模拟必须与真实情况基本相似; 第二,必须是真实的渲染; 第三,要有基本真实的场景,包括车辆和行人。 特斯拉甚至创造了行驶超过 2000 英里的记录。 第四是场景可扩展,包括白天、夜晚等不同场景; 五是重构真实场景,在模拟测试中检验算法。

到目前为止,特斯拉的车载网络已经训练了 3.71 亿张图像和 4.8 亿个标签。

接下来,除了人和汽车等动态物体外,特斯拉还将检测静态物体、道路拓扑、更多车辆和行人,以及强化学习,让纯粹的视觉感知更加准确。

03.

新型机器人亮相,可以取代人类工作

在短暂的机器人服装舞蹈之后,马斯克宣布将于 2022 年推出 Tesla Bot,它将取代人类从事危险、重复和无聊的任务。

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▲特斯拉机器人展示

马斯克介绍,该机器人将高5英尺8英寸(约1.73米),重125磅(约56.7公斤),可以搬运45磅的货物(约20.4公斤),还可以通过举升150的重量。磅(约 68.0 公斤)在举重硬拉位置。

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▲ 特斯拉机器人参数

它的四肢由 40 个机电执行器操作,并利用力反馈传感系统实现双脚平稳敏捷的行走。 最快步行速度为每小时 5 英里(约每小时 8 公里)。

马斯克表示:“如果这个机器人‘叛逆’,你仍然可以跑赢他。”

此外,机器人的手与人的手非常相似,有五个手指可以灵活弯曲。 马斯克表示,它拥有“人类级别”的手,这意味着它有潜力代表人类执行一些精确的操作。

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▲特斯拉机器人结构

特斯拉还计划将包括FSD计算机在内的硬件系统植入到机器人体内,作为后者的“器官”,并像自动驾驶系统的AI一样训练机器人的AI,让机器人成为多面手。

马斯克表示,特斯拉推出这款机器人的初衷是希望它能够代替人类完成一些枯燥、危险、重复性的任务。 他希望未来特斯拉机器人能够做所有人类不愿意做的事情。 当然,人类的创造力是无限的,马斯克推测人们可能会发现连他都无法预见的用途。

不过,这款机器人恐怕要到明年才能推出。 马斯克表示,为了保证特斯拉机器人的功能,他们还需要利用Dojo训练场对其进行严格的训练。

04.

结论:特斯拉距离自动驾驶又近了一步

如今,人工智能技术是实现自动驾驶的关键。 传感器感知完成后,所有的计算和决策过程都需要AI技术的支持。 掌握AI技术可以让自动驾驶更加可靠。

现在,特斯拉已经打造了自己的AI超级计算机,AI模型的训练将不断提速,通过更多的场景和案例,最终实现更安全的自动驾驶功能。

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