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2022世界杯皇冠网址(www.9cx.net):特斯拉AI总监亲自揭秘特斯拉纯视觉系统,另有自动驾驶超算Dojo原型

admin2021-07-2435

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机械之心报道

编辑:陈萍、小舟

在 2021 年盘算机视觉与模式识别大会上,特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 分享了一些特斯拉在已往几个月中所做的事情,会上 Karpath 说明晰特斯拉在自动驾驶领域的主要性,并先容了该公司的最新超级盘算机等相关内容。

在自动驾驶领域,传感器的问题一直分为视觉派和激光雷达派。特斯拉 CEO 伊隆 ・ 马斯克是坚定的视觉派,他曾多次 diss 激光雷达,以为它「很荒唐,注定要失败」。

克日,在 CVPR 2021 线上自动驾驶钻研会(WAD)上,特斯拉人工智能高级总监 Andrej Karpathy 揭晓了主题演讲,揭秘了特斯拉若何训练 100% 的纯视觉自动驾驶神经网络。

在演讲中,Karpathy 谈到了特斯拉在已往几个月中所做的一些事情。首先他说明晰特斯拉在自动驾驶领域的主要性,并指出:当前「社会交通方面状态不佳」,指的是这些由金属制成的车辆在人类的控制下以高动能快速行驶――或者就像他所形貌的:受人肉(Meat computer use in today’s transportation)控制。

此外,Karpathy 还透露了该公司的最新超级盘算机。该盘算机允许汽车制造商放弃雷达和激光雷达等辅助装备,完全依赖高质量的光学摄像机实现自动驾驶。

Karpathy 论述了现在交通环境中「人类驾驶员」的几个简朴事实:

人们通常以 80mph 的速率驾驶重量约莫一吨的汽车,可能存在 250ms 的反映延迟,而驾驶员需要转头和使用后视镜来查看交通状态,有时他们甚至不能注重力完全集中。此外,观察发现:

全球天天有约 3700 人死于车祸;

交通运输成本较高。

Karpathy 示意:「归根结底是人自己并不善于驾驶,会造成一些交通事故。我们希望实现交通自动化,并让整小我私人类社会受益。」

他指出,使用盘算机芯片取代身类驾驶在平安性和便利性方面都有许多利益:

同样以 80mph 的速率为例,使用盘算机芯片控制驾驶,反映延迟

特斯拉的怪异之处

Karpathy 进一步论述了特斯拉在自动驾驶方面的怪异之处:「我们接纳循序渐进的方式来实现自动驾驶。稀奇是我们已经拥有了使用 Autopilot 包的客户和数百万辆汽车,Autopilot 软件一直在运行,并完善了一些保障平安的功效,固然也包罗 Autopilot 功效。在我们为客户提供平安和便利的同时,我们的团队正在开发完全自动驾驶(Full Self-Driving,FSD)功效。」

Karpathy 在演讲中播放了一段演示自动紧要制动的视频。当司机开过一个十字路口时,一个行人突然泛起了。汽车检测到行人后,目的检测启动,猛踩刹车以阻止碰撞。

下一个演示是一个交通管制忠告的例子,该例子显示司机分心了,他可能在看手机,没有由于前面的红绿灯变红而刹车。而车子检测到了红灯,因此它发出忠告声,司机最先减速。

接下来的两个视频是踏板误踩解救机制 (Pedal Misapplication Mitigation,PMM) 的示例。在第一个示例中,驾驶员正在停车并试图转弯。然而,他犯了一个错误踩下油门而不是刹车。此时自动驾驶系统启动,检测到行人,突然刹车。

Karpathy 展示的最后一个场景是另一个司机试图停车。司机向右转,以为在踩刹车然而他踩的是油门,此时系统启动制动,阻止了事故的发生。

Karpathy 还展示了特斯拉在旧金山自动导航的另一个视频,并指出他展示了所有的展望――你可以看到的线条和物体,解释系统也看到了相同的器械。

这些都说明盘算机控制的自动驾驶能够比人类驾驶员做得更好,Karpathy 说:「作为工程师,我们固然会推广自动驾驶,对我们来说,零干预驱动现实上是相当通例的,尤其在人口希罕的区域。」

值得注重的是,特斯拉差异于其他自动驾驶公司,他们接纳的是纯视觉系统。

视觉 VS 雷达,该选哪一个

「这是一个在十字路口左转的 Waymo,这个视频为什么这么令人印象深刻?我想强调的一点是,只管视觉和雷达两种情形看起来是一样的――有一辆车在十字路口左转,但就系统的可扩展性而言,情形却大不相同。」Karpathy说道。

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以是,行业中许多竞争的方式都接纳了这种激光雷达 + 高清舆图的方式。

Karpathy 注释说,使用雷达的系统必须用激光雷达传感器预先绘制环境舆图,同时还要制作高清舆图。他们还必须插入所有的车道,红绿灯,在测试时,车辆需要定位到舆图上,以便驾驶。

而特斯拉则差异,Lidar 和高清舆图都不用,专注以相机为主的纯视觉感知方案:

雷达传感器已经普遍地应用在许多乘用车和卡车当中,通过无线电波手艺,即便在能见度差的情形下也能检测快速靠近的物体,是为汽车驾驶平安提供保障的传感器之一。但特斯拉公司示意北美市场的 Model 3 和 Model Y 车辆的辅助驾驶 AutoPilot 系统中,将放弃使用雷达传感器,转而聚焦摄像头视觉为中央的解决方案。他们将依赖摄像头视觉系统和神经网络处置来实现「Autopilot、全自动驾驶(FSD)和某些自动平安功效。」

Karpathy 说:「我们接纳的方式主要是基于视觉,依赖 8 个围绕车身并能够笼罩 360° 的摄像头。以是我们第一次来到一个十字路口,我们必须弄清晰车道在那里,它们若何毗邻,交通灯在那里,哪些是相关的,什么交通灯控制什么车道,所有的事情都发生在当下,发生在那辆车上,我们之前并没有高清舆图等信息。」

Karpathy 示意这是一种更具可扩展性的方案,基于此他们需要一个能够展望速率、加速率等信息的神经网络,首先需要一 个知足以下条件的数据集:

包罗数百万视频的大型数据集;

经由预处置,带有多种标签的高质量数据集;

该数据集要厚实多样,包罗一些边缘样例。

Karpathy 进一步先容了特斯拉的数据引擎:

最终他们获得了一个包罗一百万条视频,60 亿工具标签的数据集,该数据集后续还将继续完善更新。

接下来,研究团队需要在这个超大型数据集上构建一个神经网络。这个神经网络将是一个通用的视觉系统,原则上可以部署在任何需要的地方。这也是特斯拉研发团队正在做的事情。

使用上述方案,特斯拉能够规避「突然减速」问题和基于雷达的系统的信号中止,提供平稳的驾驶状态。

Karpathy 注释说,特斯拉在已往几年里构建的视觉系统异常好,比其他传感器都要好。摄像头肩负了感知方面的大部门事情,现在特斯拉正在移除一些传感器,由于这些传感器正在成为不需要的辅助。

「三周前,我们最先运送完全没有雷达的汽车。我们脱离了雷达,只靠视觉驾驶这些车。而我们这样做的缘故原由,正如伊隆在推特上所表达的,『当雷达和视觉纷歧致时,你信托哪一个?视觉的准确度要高得多,因此,与其举行传感器融合,不如在视觉方面加大投入。』」

在演讲中,Karpathy 还展示了特斯拉完全自动驾驶(FSD)芯片:

此外,Karpathy 还解说了特斯拉的超级盘算机集群,也是特斯拉即将推出的新超级盘算机 Dojo 的「先行版本」。特斯拉声称该新集群具有一些相当疯狂的参数,应该会使其成为全球第五的盘算机:

720 个 80GB 8x A100 节点(共 5760 个 GPU);

1.8 EFLOPS(720 节点 * 312 TFLOPS-FP16-A100 * 8 gpu / 节点);

10 PB「热层」NVME 存储 @ 1.6 TBps;

总交流容量为 640 Tbps。

更多详细内容,人人可以参见原视频:https://www. *** .com/watch?v=NSDTZQdo6H8

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