AI și robotică

Robotul Tesla

Creați un robot umanoid biped, autonom, cu scop de utilizare general, capabil să îndeplinească sarcini nesigure, repetitive sau plictisitoare. Atingerea acestui obiectiv final necesită construirea unor stive software care să permită echilibrul, navigarea, percepția și interacțiunea cu lumea fizică. Angajăm ingineri pentru domenii precum cel mecanic, de software general, deep learning, computer vision, planificarea mișcării și pentru comenzi, care să rezolve unele dintre cele mai dificile provocări tehnice.

Vizualizați oportunitățile

Cipul FSD

Construiți cipuri de inferență AI care rulează software-ul Full Self-Driving, luând în considerare orice îmbunătățire, oricât de mică, la nivel arhitectural și micro-arhitectural, în timp ce obțineți performanța maximă a siliconului per watt. Efectuați analizele de planificare, sincronizare și energie pentru design. Pentru a verifica funcționarea și performanța, scrieți teste și tabele de punctaj robuste. Implementați drivere pentru a programa și comunica cu cipul, axându-vă pe optimizarea performanței și pe redundanță. În cele din urmă, validați cipul din silicon pentru a putea fi produs în masă pentru vehiculele noastre.

Cipul Dojo

Construiți cipuri de instruire AI care să susțină sistemul Dojo. Implementați tehnologie experimentală de la cele mai mici dispozitive de instruire la piese de instruire pentru mai multe unități. Proiectați și creați pentru o performanță, un randament și o lățime de bandă maxime la fiecare nivel de granularitate. Impuneți metodologia fizică, planificarea și alte aspecte fizice ale cipului. Elaborați metode de verificare pre-silicon și de validare post-silicon pentru asigurarea corectitudinii funcționale. Scrieți programe de compilare și drivere pentru a optimiza puterea și performanța rețelelor noastre neurale din întregul sistem Dojo. Pentru mai multe informații despre formatele și metodele aritmetice ale sistemului Dojo, descărcați cel mai recent raport tehnic.

Sistemul Dojo

Proiectați și construiți sistemul Dojo, de la interfețe de firmware din silicon până la API-uri software de nivel înalt, concepute pentru a-l controla. Rezolvați probleme dificile folosind tehnologia de ultimă generație pentru livrare și răcire de înaltă putere și scrieți bucle de control și software de monitorizare adaptabil. Lucrați cu fiecare aspect al designului sistemului în care limita este reprezentată doar de imaginația dvs., folosind capacitatea deplină a echipelor noastre de ingineri mecanici, termici și electrici pentru a crea următoarea generație de instanțe de calcul bazate pe machine learning pentru a fi utilizată în centrele de date Tesla. Colaborați cu echipa de instruire pentru flota Tesla pentru a implementa sarcini de lucru pentru instruire folosind seturile noastre de date cu volum mare și proiectați un API public care să aducă sistemul Dojo în atenția tuturor.

Rețele neurale

Puneți în practică cercetări de ultimă oră pentru a instrui rețele neurale complexe cu privire la probleme care variază de la percepție la control. Rețelele noastre aflate pe fiecare cameră analizează imagini neprelucrate pentru a efectua segmentarea semantică, detectarea obiectelor și estimarea profunzimii monoculare. Rețelele noastre panoramice captează videoclipuri de la toate camerele pentru a transmite aspectul drumului, infrastructura statică și obiectele 3D direct în perspectiva de sus în jos. Rețelele noastre învață din cele mai complexe și mai diverse scenarii din lume, provenind din acțiunile repetate și în timp real ale flotei noastre de milioane de vehicule. O construcție completă de rețele neurale la nivelul funcției Autopilot implică 48 de rețele care necesită 70.000 de ore GPU pentru instruire 🔥. Împreună, ele produc 1.000 de tensori (predicții) distincți la fiecare interval de timp.

Algoritmi pentru autonomie

Elaborați algoritmii de bază care conduc vehiculul creând o reprezentare cât mai fidelă a lumii și planificând traiectorii în acel spațiu. Pentru a instrui rețelele neurale să prezică astfel de reprezentări, creați date exacte și adevărate sub formă de algoritmi la scară largă, combinând informațiile de la senzorii vehiculului obținute în timp și în spațiu. Folosiți tehnici de ultimă generație pentru a construi un sistem robust de planificare și luare a deciziilor, care funcționează în situațiile complicate și incerte din lumea reală. Evaluați algoritmii la scara întregii flote Tesla.

Bazele codului

Randamentul, latența, corectitudinea și determinismul sunt principalii parametri pentru care ne optimizăm codul. Construiți bazele software-ului funcției Autopilot, de la cele mai mici niveluri ale stivei, care se integrează strâns cu hardware-ul nostru personalizat. Implementați software-uri bootloader extrem de fiabile, care permit actualizări over-the-air și introduceți nuclee Linux personalizate. Scrieți coduri rapide, de nivel scăzut, eficiente din punct de vedere al memoriei, pentru a capta date de înaltă frecvență și cu volum mare de la senzori și pentru a le partaja cu mai multe procese ale consumatorilor – fără a afecta latența accesului la memoria centrală sau fără a afecta codul funcțional critic din ciclurile CPU. Maximizați și fluidizați randamentul puterii de calcul într-o varietate de unități de procesare hardware, distribuite pe mai multe sisteme bazate pe cipuri.

Infrastructura de evaluare

Construiți instrumente și infrastructură de evaluare hardware în buclă deschisă și închisă, la scară largă, pentru a accelera ritmul inovației, pentru a urmări îmbunătățirile de performanță și pentru a preveni regresiile. Folosiți clipuri specifice, cu caracter anonim, din flota noastră și integrați-le în suite mari de cazuri de testare. Scrieți cod simulând mediul din lumea reală, producând grafică extrem de realistă și alte date preluate de la senzori, care alimentează software-ul funcției Autopilot pentru eliminarea erorilor sau testarea automată în timp real.