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19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

来源:新浪汽车 编辑:GUEST 时间:2021-08-13 15:42:47点击:
导读: 特斯拉AI Day的秘密,就藏在这张图里 前一阵,马斯克发推特宣布了特斯拉“AI Day”将会在北美时间8月19日正式举行。根据之前他的推特所说,发布会将会介绍特斯拉在人工智能领域的软

  特斯拉AI Day的秘密,就藏在这张图里

  前一阵,马斯克发推特宣布了特斯拉“AI Day”将会在北美时间8月19日正式举行。根据之前他的推特所说,发布会将会介绍特斯拉在人工智能领域的软件和硬件进展,尤其在(神经网络)的训练和预测推理方面。而这次活动的主要目的,是招揽相关人才。

19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

  (图/Universum)

  尽管此次一如既往的并未泄露什么“AI Day”的信息,但仅通过上面那一张预热图,就让不少从事AI领域的人为止兴奋不已。

  神秘的Dojo计算机芯片

  在“AI Day”发布会的邀请函上,放着一张夸张的芯片图。

  从图上估测,该芯片才用了非常规的封装形式,第一层和第五层铜质结构是水冷散热模块;红色圈出的第二层结构由5*5阵列共25个芯片组成;第三层为25个阵列核心的BGA封装基板;第四层和第七层应该只是物理承载结构附带一些导热属性;蓝色圈出的第六层应该是功率模块,以及上面竖着的黑色长条,很可能是穿过散热与芯片进行高速通信的互联模块;

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  所谓InFo-SoW设计,简单理解来说就是原本一个晶圆(Wafer)能够“切割”出很多个芯片,做成很多个CPU/GPU等类型的芯片(根据设计不同,光刻时决定芯片类型),而InFo-SoW则是所有的芯片都来自于同一个晶圆,不但不进行切割,反而是直接讲整个晶圆做成一个超大芯片,实现system on wafer的设计。

19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

  这里拿Cerabraas的WSE-2作为参考对比,一个芯片的核心数是Nvdia A100的123倍,芯片缓存为1000倍,缓存带宽为12733倍,Fabric结构带宽则为45833倍。

19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

  全球制药巨头葛兰素史克的高级副总裁Kim Branson称赞到,WSE的超强性能将训练时间减少到之前的1/80。而在美国最大的科学与工程研究室阿贡国家实验室,WSE芯片被用于癌症研究,将癌症模型的实验周转时间减少到1/300还少。

  所以不难推断出,“AI Day”邀请函上面放出的这张图,应该就是马斯克所谓的Dojo超级计算机的自研芯片。并且颇有意思的是,发布会的时间是2021年8月19日,而就在刚好一年前的2020年8月19日,马斯克发了一条推特说:“Dojo V1.0还未完成,估计还需要一年的时间。不仅仅是芯片本身的研发难度,能效和冷却问题也非常的难。“

19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

  其实马斯克早在2019年“Autonomous Day”就提到过Dojo,称Dojo是能够利用海量的视频(级别)数据,做“无人监管”的标注和训练的超级计算机。

  并且如果认真了解过2019年“Autonomous Day”发布会,就会发现,特斯拉推出Dojo超算以及自研芯片,是必然且在规划中的事,是特斯拉不得不去做的事。

  换句话说,不是特斯拉想要成为人工智能巨头,而是被逼无奈只能如此。

  为什么要做Dojo?

  其实这个问题马斯克曾在推特中回复过,大致意思为:“只有解决了真实世界的AI问题,才能解决自动驾驶问题……除非拥有很强的AI能力以及超强算力,否则根本没办法……自动驾驶行业大家都很清楚,无数的边缘场景只能通过真实世界的视觉AI来解决,因为整个世界的道路就是按照人类的认知来建立的……一旦拥有了解决上述问题的AI芯片,其他的就只能算是锦上添花。”

19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

  其实马斯克已经讲的很清楚了,笔者来稍微补充一些知识便于理解。

  自动驾驶目前需要解决的难题,其实最核心和最困难的就是“感知”,换句话说系统对周围驾驶环境的感知能力越强,其自动驾驶的综合能力就越强;也就是从这里,行业里分成了两大流派,一个是以特斯拉和Mobileye(同时也有Lidar方案)为首的纯视觉方案;另外是其他所有相关公司,想尽可能加入更多的传感器融合方案。

  这里暂且不去讨论究竟哪条路径是正确的,因为很有可能未来实现殊同同归的结果。

  但是,无论是哪条路径,都需要对海量的数据进行深度学习,也就是对神经网络的训练,才有可能实现所谓完全自动驾驶,而且这是唯一途径。

  原因很简单,自动驾驶的问题,可以理解为处理可能遇到的各种驾驶场景以及做出的操作,那么这个基本是“无限”的;如果有有限的编程方式,那么永远无法解决所有可能遇到的问题,或者说以人类的能力,根本无法覆盖那么多种变化的情况。

  早期的各种自动驾驶系统,由于没有别的途径,只能用这样的“死板”方式去研发软件,所以其能力非常有限,只能应付相对稳定和条件限制较多的场景。

  而如果想要实现识别各类型的场景,那么就需要这个“软件”不断自我适应和“进化”,这就是利用神经网络进行深度学习的原因了。

  神经网络可以简单理解为通过“仿生学”模拟人类大脑皮层的神经元“沟通学习”的方式进行处理数据,用来实现“类人”的学习东西的方式。然而,概念很美好,现实很残酷。

19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

  1956年,达特茅斯夏季会议上各路大牛提出了AI定义,大大推动了AI和人工神经网络的发展,也被广泛人为是AI元年。当时人们信心满满,认为不用20年就能打造出跟人脑差不多一样的AI系统。结果在不断研究中发现,深度神经网络的算法太过复杂,从而无从下手。于是放弃了当初“大而全”的目标形式,转为以执行单一目标为方向。

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  值得注意的是,自动驾驶收集的数据中95%左右都是无效数据,也就是对神经网络训练压根没用,简单理解来说就是你每天做几乎相同的卷子,是得不到任何提升的。所以即便特斯拉的车辆仅在特定触发条件下才会收集部分数据,但得到的数据量依然非常庞大,需要Dojo这样为特斯拉自身软件优化过的定制超算,才能大大提高效率。

  此外,前文提到过“无监督训练”也是Dojo的另一个核心目的,用于大幅度提高训练效率。

  在神经网络训练中,其实海量的研究人员都是“调参侠”,简单理解也就是通过不断调“权重”来让神经网络判断越来越准确,或者是通过人工标注各种“正确答案”,让其学习。这就会导致“人”成为了效率的短板,从而致使整个过程的训练速度大幅降低。而如果实现“无监督训练”,也就是系统自己通过海量数据和以前“学习”的结果进行自动标注和调整,那么其效率将会是量子级别的提升。

  举个简单的例子,谷歌的Alpha(配置|询价) Go击败世界围棋大师相信很多人都知道,也是一个人工智能在特定领域击败人类的标志事件。作为对比,Alpha Go经过人工参与调整和标注的训练结果,经历了几年时间击败了全球高手。而作为无监督训练的范例Alpha Zero,仅用三天时间自己与自己对弈,就击败了Alpha Go Lee,在21天打到了Alpha Master的水平,并在40天超越了所有的旧版本。

  总结起来,如果特斯拉完成了Dojo的打造,那么就能够以惊人的效率用海量的数据进行训练,解决各种“边缘场景”的问题,加快自动驾驶系统的成熟和完善;更关键的是,特斯拉对其软硬件的垂直整合度非常高,不仅不受制于别人,而且能够以此作为服务,给外界提供深度学习的训练业务。

19号特斯拉智能日将发布Dojo计算机芯片

  这也是为什么马斯克敢说,未来特斯拉将会是最大的几家人工智能公司之一。

  会有One More Thing吗?

  此次特斯拉的“AI Day”,不出意料的话会把Dojo芯片作为最重点的内容进行软硬件的介绍;当然也会覆盖FSD Beta相关的进展介绍,但就目前的信息来看,还极有可能会推出新的基于7nm技术的HW4.0硬件。

  毕竟在2019年“Autonomous Day”时,马斯克就说过HW4.0的研发已经进行了一半,所以此次发布会,也很有可能借此机会发布新的车载芯片硬件。

  总之,此次特斯拉“AI Day”发布会,很有可能再次在汽车行业甚至是AI领域掀起一波浪潮,至于到底会不会有更多的惊喜,那就到等那天才能揭晓了。

购车咨询电话:17771003166
责任编辑:GUEST

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