- Tesla, dünyanın en iyi yapay zeka şirketlerinden biri olmayı hedefliyor
- Elbette henüz en iyi otonom sürüşü ortaya koyabilmiş değil ve üretken yapay zeka dünyasında da Tesla pek görünmüyor..
- Tesla şu anda şirket içinde 4 bin V100 ve 16 bin A100 ölçeğinde küçük bir kurum içi yapay zeka altyapısına sahip
- Microsoft ve Meta'nın 100 binden fazla GPU'ya sahip olduğu ve bu sayıyı iki katına çıkarmaya çalıştığı düşünülürse
- Tesla'nın zayıf yapay zeka altyapısı kısmen şirket içi D1 eğitim çipindeki gecikmeden kaynaklanıyor
- Ancak bu durum artık hızla değişiyor
- Tesla 1,5 yıl içinde yapay zeka kapasitesini 10 kattan fazla artırıyor
- Bunun bir kısmı kendi ihtiyaçları için, bir kısmı ise X.AI için
- Tesla, 2016'dan beri otomobiller için, 2018'den beri ise veri merkezleri için kendi yapay zeka çiplerini tasarlıyor
- Şimdiye kadar üretim yapamamış olsa da, 2023 itibarıyla üretimi artırıyor
- Bu mimari Tesla'nın kendine özgü kullanım alanlarına uygun, ancak LLM'ler için faydalı değil (görüntü ağlarına odaklanıyor)
Tesla HW 4.0, 2. nesil FSD çipi
- Tesla araçlarının içinde yapay zeka çıkarımı yapan çipe FSD çipi deniyor
- Tesla, tam otonom sürüş için otomobilde aşırı yüksek performans gerekmediğine inandığından, araca yerleştirilen çipin performansı oldukça sınırlı
- Ayrıca Tesla büyük hacimde satış yaptığı için Waymo/Cruise'a kıyasla çok daha sıkı maliyet kısıtlarına sahip
- Waymo/Cruise geliştirme ve ilk testlerde fiyatı 10 katı aşan tam boy GPU'lar kullandı ve daha hızlı, daha pahalı SoC'ler geliştiriyor
-
- nesil çipler Şubat 2023'ten itibaren satılan araçlara uygulanıyor
-
- nesil, Samsung'un 14nm süreciyle üretilmiş ve 3 adet dört çekirdekli kümeden oluşan 12 Arm Cortex-A72'ye (2.2Ghz) sahip
-
- nesil ise 5 adet dört çekirdekli kümeden oluşan 20 Arm Cortex-A72 içeriyor
-
- neslin en önemli bölümü üç NPU çekirdeği
- 3 çekirdeğin her biri model ağırlıkları ve activation verilerini saklamak için 32MiB SRAM kullanıyor
- Her çevrimde 256 bayt activation verisi ve 128 bayt ağırlık verisi SRAM'den MAC'e (Multiply Accumulate Unit) okunuyor
- MAC bir ızgara olarak tasarlandığından, her NPU çekirdeği 96x96 ızgaraya sahip; bu da toplam 9216 MAC ve saat çevrimi başına 18.432 operasyon anlamına geliyor
- 2.2Ghz'de çalışan NPU sayesinde hesaplama gücü 121.641 TOPS (trillion operations per second)
-
- nesil FSD çipinde 256GB NVMe depolama ve 128bit bellek veri yolu üzerinde 224GB/s bant genişliği sağlayan 16GB Micron DDR6 (14Gbps) bulunuyor
- Bant genişliği 1. nesle kıyasla 3,3 kat artmış durumda
- HW 4.0'da 2 adet FSD çipi bulunuyor
- HW4 kartındaki performans artışıyla birlikte güç tüketimi de artmış durumda (HW3'ün iki katı)
- HW4'teki performans artışına rağmen Tesla, HW3 üzerinde de FSD'yi desteklemek istiyor; böylece mevcut HW3 kullanıcıları arasında FSD satın alanların retrofit yapması gerekmeyecek
- Bilgi-eğlence sistemi AMD GPU/APU kullanıyor. Bu, FSD çipiyle aynı kart üzerinde bulunuyor (önceden ayrı bir daughterboard üzerindeydi)
- HW4 platformu 12 kamerayı destekliyor. Bunlardan 1'i yedeklilik için, 11'i ise fiilen kullanılıyor
- Önceden ön kamera hub'ında düşük çözünürlüklü 1,2 megapiksel 3 kamera kullanılırken, yeni platform 2 adet 5 megapiksel kamera kullanıyor
- Tesla şu anda LIDAR ve kamera dışındaki sensörleri kullanmıyor
- Daha önce radar kullanıyordu, ancak orta nesilden itibaren kaldırıldı
- Bu sayede araç üretim maliyetini ciddi biçimde düşürdü; yalnızca kameraya dayalı otonom sürüşün mümkün olduğuna inanıyor ve bu yönde optimizasyon yapıyor
- Elbette uygulanabilir bir radar varsa, bunu kamera sistemiyle entegre edeceklerini de söylemişti
- HW4 platformuna Phoenix adlı kendi tasarımı bir radarın eklenmesi planlanıyor
- Phoenix'in amacı radar sistemi ile kamera sistemini birleştirerek daha fazla veriden yararlanıp daha güvenli araçlar üretmek
- Phoenix radarı 76-77Ghz spektrumunu kullanıyor
- Üç algılama modunu destekleyen, palsiz otomotiv radar sistemi
Tesla AI modellerinin farklılaşması (Differentiation)
- Tesla, otonom robotları ve otomobilleri çalıştıracak temel AI modelleri üretmeyi hedefliyor
- Her ikisinin de çevreyi algılaması ve etrafında gezinmesi gerektiğinden, aynı tür AI modelleri ikisine de uygulanabiliyor
- Bu modelin çıkarımı düşük güç / kısa gecikme gerektirdiğinden, donanım kısıtları Tesla'nın sunabileceği modelin azami boyutunu ciddi biçimde sınırlıyor
- Tüm şirketler arasında Tesla, derin öğrenme sinir ağları için kullanılabilecek en büyük veri setine sahip
- Yoldaki her araç sensörler ve görüntülerle veri topluyor; bunu yollardaki Tesla elektrikli araç sayısıyla çarptığınızda son derece büyük bir veri seti ortaya çıkıyor
- Tesla bu veri toplama yöntemine "Fleet Scale Auto Labeling" diyor
- Her Tesla elektrikli aracı, video, dahili IMU (ataletsel ölçüm birimi) verileri, GPS, kilometre gibi yoğun sensör verilerinden oluşan 45-60 saniyelik günlük kliplerini alıp Tesla'nın eğitim sunucularına gönderiyor
- Tesla topladığı verinin yalnızca çok küçük bir kısmını kullanıyor
- Tesla, çıkarım kısıtları nedeniyle verilen model boyutu içinde mümkün olan en yüksek doğruluğu elde etmek için modeli aşırı eğitmesiyle biliniyor
3 yorum
Tesla, otonom sürüş yazılımını zaten 2 yıldır Beta olarak sunuyor. Bir sonraki sürümden itibaren resmî olarak hizmete alınması planlanıyor.
İlk sürüm oldukça yetersizdi, ancak şu anda sunulan yazılımın ortalama insan seviyesini aştığını söyleyenlerin sayısı giderek artıyor. Şu anda Tesla'nın otonom sürüş yazılımı (FSD), insanlara kıyasla yaklaşık 3 kat daha düşük kaza oranına sahip.
"Saat döngüsü başına 1832 işlem mümkün"ifadesinde bir yazım hatası var gibi görünüyor. Orijinal metinde 18.432 işlem olarak geçiyor.Ücretli bir makale olduğu için arka kısmı görünmüyor, ama ön kısmı bile ilginç geldiğinden bir kez çevireyim dedim.