特斯拉新專利：讓神經網絡自動適應硬件平臺

據外媒報道，特斯拉一項名為“在硬件平臺上適配神經網絡模型的系統和方法”的專利近日公布。

(圖片來源:teslarati.com)一般來說，神經網絡是一套用于收集數據并從中識別模式的算法。收集的具體數據取決于所涉及的平臺以及平臺可以發送到網絡的信息類型，例如相機/圖像數據。平臺的不同意味著神經網絡算法的不同，開發者進行調整是非常耗時的。正如應用程序必須通過編程才能在手機或平板電腦的操作系統或硬件上工作一樣，神經網絡也是如此。然而，特斯拉對神經網絡的適應性采用了自動化方法。在使神經網絡適應特定硬件的過程中，軟件開發人員必須根據所用硬件內置的可用選項做出決策。通常需要研究這樣的選項，依次查閱硬件文檔和分析影響，選擇每組選項，最后加入神經網絡成為一個配置。特斯拉將這樣的選項稱為“決策點”，這也是本發明的關鍵部分。根據專利申請文件，在插入神經網絡模型和特定的硬件平臺信息，使神經網絡適應硬件平臺后，軟件代碼將遍布神經網絡，以了解決策點的位置，然后針對此類決策點操作硬件參數，實現可用配置。更具體地說，軟件方法側重于硬件限制(如處理資源和性能指標的限制)，并為神經網絡生成設置，使其正確運行。文件中寫道:“為了使抽象的神經網絡具體實現，可能需要對一個或多個系統組件、數值精度、算法選擇、數據填充、加速器使用、步幅等做出執行決策。，并且可能需要在神經網絡的每個層或張量的基礎上做出這樣的決策，因此特定的神經網絡可能需要做出數百甚至更多的決策。本發明在執行神經網絡之前考慮了許多因素，因為底層軟件或硬件平臺不支持許多配置，并且這樣的配置可能導致神經網絡無法執行。”特斯拉的發明還具有在圖形界面上顯示神經網絡的配置信息的能力，從而以更加人性化的方式進行評估和選擇。例如，不同的配置可能需要不同的評估時間、功耗或存儲器消耗。例如，配置是根據軌跡模式和范圍模式的差異來選擇的，而不是根據人們希望AI如何與硬件配合工作來選擇的。據報道，該專利申請似乎是特斯拉收購DeepScale后開發的產品之一。DeepScale是一家專注于全自動駕駛和為小型設備設計神經網絡的AI初創公司。這項專利的發明人是Michael Driscoll博士，他曾是DeepScale的高級工程師，后來成為特斯拉的高級軟件工程師。在今年的獨立研究之前，DeepScale的前首席執行官Forrest Iandola博士還擔任特斯拉的高級機器學習科學家。據外媒報道，特斯拉一項名為“在硬件平臺上適配神經網絡模型的系統和方法”的專利近日公布。

(圖片來源:teslarati.com)一般來說，神經網絡是一套用于收集數據并從中識別模式的算法。收集的具體數據取決于所涉及的平臺以及平臺可以發送到網絡的信息類型，例如相機/圖像數據。平臺的不同意味著神經網絡算法的不同，開發者進行調整是非常耗時的。正如應用程序必須通過編程才能在手機或平板電腦的操作系統或硬件上工作一樣，神經網絡也是如此。然而，特斯拉對神經網絡的適應性采用了自動化方法。在使神經網絡適應特定硬件的過程中，軟件開發人員必須根據所用硬件內置的可用選項做出決策。通常，有必要研究這些選項，查看硬件文檔和……依次lyze影響，選擇每組選項，最后加入神經網絡成為一個配置。特斯拉將這樣的選項稱為“決策點”，這也是本發明的關鍵部分。根據專利申請文件，在插入神經網絡模型和特定的硬件平臺信息，使神經網絡適應硬件平臺后，軟件代碼將遍布神經網絡，以了解決策點的位置，然后針對此類決策點操作硬件參數，實現可用配置。更具體地說，軟件方法側重于硬件限制(如處理資源和性能指標的限制)，并為神經網絡生成設置，使其正確運行。文件中寫道:“為了使抽象的神經網絡具體實現，可能需要對一個或多個系統組件、數值精度、算法選擇、數據填充、加速器使用、步幅等做出執行決策。，并且可能需要在神經網絡的每個層或張量的基礎上做出這樣的決策，因此特定的神經網絡可能需要做出數百甚至更多的決策。本發明在執行神經網絡之前考慮了許多因素，因為底層軟件或硬件平臺不支持許多配置，并且這樣的配置可能導致神經網絡無法執行。”特斯拉的發明還具有在圖形界面上顯示神經網絡的配置信息的能力，從而以更加人性化的方式進行評估和選擇。例如，不同的配置可能需要不同的評估時間、功耗或存儲器消耗。例如，配置是根據軌跡模式和范圍模式的差異來選擇的，而不是根據人們希望AI如何與硬件配合工作來選擇的。據報道，該專利申請似乎是特斯拉收購DeepScale后開發的產品之一。DeepScale是一家專注于全自動駕駛和為小型設備設計神經網絡的AI初創公司。這項專利的發明人是Michael Driscoll博士，他曾是DeepScale的高級工程師，后來成為特斯拉的高級軟件工程師。在今年的獨立研究之前，DeepScale的前首席執行官Forrest Iandola博士還擔任特斯拉的高級機器學習科學家。

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