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7 月 8 日,據(jù)外媒報(bào)道,電動(dòng)汽車制造商特斯拉在人工智能(AI)領(lǐng)域取得的進(jìn)步是其當(dāng)前和未來成功最重要的保證之一,這包括使其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)各種硬件平臺(tái)。在最新名為“在硬件平臺(tái)上采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的系統(tǒng)和方法”的專利申請(qǐng)文件中,特斯拉提出了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)的方法。
一般而言,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組用來收集數(shù)據(jù)并從中識(shí)別模式的算法。收集的具體數(shù)據(jù)取決于所涉及平臺(tái)以及它可以發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)的信息類型,比如攝像頭或圖像數(shù)據(jù)等。平臺(tái)之間的差異意味著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的不同,對(duì)開發(fā)人員來說,調(diào)整這些算法是非常耗時(shí)的事情。例如,就像應(yīng)用程序必須進(jìn)行編程才能在手機(jī)或平板電腦上的操作系統(tǒng)或硬件上運(yùn)行一樣,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是如此。特斯拉對(duì)硬件適應(yīng)問題的解決方案就是自動(dòng)化。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)特定硬件的過程中,軟件開發(fā)人員必須根據(jù)正在使用的硬件中內(nèi)置的可用選項(xiàng)做出決定。反過來,這些選項(xiàng)通常依次需要進(jìn)行研究、硬件文檔審查和影響分析,并選擇每組選項(xiàng),最終形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要使用的配置。特斯拉的應(yīng)用程序稱這些選項(xiàng)為“決策點(diǎn)”,它們是特斯拉的發(fā)明如何發(fā)揮作用的關(guān)鍵部分。
專利申請(qǐng)文件中稱,在插入用于適配的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和特定硬件平臺(tái)信息之后,軟件代碼會(huì)遍歷網(wǎng)絡(luò)以了解“決策點(diǎn)”在哪里,然后針對(duì)這些點(diǎn)運(yùn)行硬件參數(shù)以提供可用的配置。更具體地說,軟件方法著眼于硬件約束(如處理資源和性能指標(biāo)),并為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成滿足其正確運(yùn)行要求的設(shè)置。
特斯拉描述稱:“為了產(chǎn)生抽象神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實(shí)現(xiàn),可以做出關(guān)于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)布局、數(shù)值精度、算法選擇、數(shù)據(jù)填充、加速器使用、步幅等中的一個(gè)或多個(gè)實(shí)現(xiàn)決策。這些決策可能是按層或按張量做出的,因此對(duì)于特定網(wǎng)絡(luò),可能要做出數(shù)百個(gè)或更多決策。本發(fā)明的在實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前考慮了許多因素,因?yàn)樵S多配置不被底層軟件或硬件平臺(tái)支持,而這樣的配置將導(dǎo)致無法操作的實(shí)現(xiàn)。”
特斯拉的發(fā)明還提供了在圖形界面上顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配置信息的能力,使評(píng)估和選擇對(duì)用戶更加友好。例如,不同的配置可能具有不同的評(píng)估時(shí)間、功耗或內(nèi)存消耗。這個(gè)過程就像是根據(jù)跟蹤模式和范圍模式之間的差異來選擇配置,而不是根據(jù)用戶希望 AI 如何與硬件一起工作。
據(jù)報(bào)道,這項(xiàng)專利申請(qǐng)是特斯拉收購 DeepScale 后推出的產(chǎn)品之一,DeepScale 是專注于全自動(dòng)駕駛和為小型設(shè)備設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI 初創(chuàng)公司。上述專利發(fā)明人是邁克爾··德里斯科(Michael Driscoll),在成為特斯拉的高級(jí)軟件工程師之前,他曾是 DeepScale 的高級(jí)工程師。DeepScale 的前首席執(zhí)行官弗雷斯特·蘭多拉(Forrest Iandola)在今年轉(zhuǎn)向獨(dú)立研究之前,也曾在特斯拉擔(dān)任高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家。
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