Elon Musk, uitvoerende hoof van Tesla, het onlangs die maatskappy se Tesla Bot onthul. Die robotkode-genaamd Optimus skuifel oor 'n verhoog, waai met sy hand en pomp sy arms in 'n stadige spoed dansbeweging. Musk voorspel dat die robot binne drie tot vyf jaar $ 20.000 kan kos as alles volgens plan verloop. Maar die vraag is, wat kan dit vir ons doen? Maar voordat ons daarby ingaan, kyk ons na die hooftoestelle wat die Tesla -bot dryf.
Tesla Bot Actuators
Die Aktuators is die belangrikste aandrywingstelsel vir enige robot. U kan sê dat 'n robot niks meer is as 'n rekenaar met bewegende dele nie, of met ander woorde, 'n robot is 'n rekenaar met aktuators en sensors. Tesla het sy eie aktuators vir die bot ontwikkel, dit gebruik 3 soorte roterende aktuators en 3 soorte Lineêre aktuators.
As u wonder waarom Tesla nie gestandaardiseerde lineêre aktueerders soos die gebruik het nie FIRGELLI Aktuator, dit is omdat hulle verskeie beperkings het, wat beteken dat hulle hul eie stelsels moet ontwikkel om die robotte uiteindelik liggewig, kragdoeltreffende, hoë drywingsdigtheid en lae koste te kry. Tesla het beweer dat hulle die Bot vir $ 20.000 elk in die kleinhandel wil kry. Dit op sigself is 'n groot bestelling vir iets wat Gong 23 aktuators benodig, en 'n kragtige rekenaar, baie sensors en 'n batterypak om dit meer as 'n paar uur te laat duur, plus 'n sterk skelet om dit alles bymekaar te hou.
Tesla bot lineêre aktuators
Die lineêre aandrywers wat Tesla ontwikkel het, is baie spesifiek vir 'n spesifieke rol, dit beteken dat hulle nie regtig baie van nut sou wees vir enige ander toepassing as 'n robot nie. Hul aktuators gebruik 'n planetêre rolstelsel en Tesla noem dit, maar dit is basies kode vir die ontwerp van balle vir balleskroef, en in plaas van 'n tradisionele magnetiese ankerspoel in die middel van die motor, het hulle besluit om 'n borsellose kernmotor -ontwerp te gebruik. Dit beteken dat die ontwerp van die ballees baie doeltreffend is en minder krag gebruik, maar ook duurder. En hulle gebruik 'n borsellose kragstelsel wat beteken dat die lewendige span aansienlik vinniger sal wees en dat dit baie spesifieke dryfmodusse wat deur die sagteware beheer word, moontlik maak.
Die lengte van die reis is slegs ongeveer 2 "lank, en soos die foto daarvan wys dat hulle 'n klavier op 500 kg oplig, is dit baie gewig. U wonder miskien waarom dit soveel gewig moet oplig? metaal skelet, die aktuators reis moet die stoke versterk van wat dit beweeg. Ongeveer nul tot 'n 3-voet boog. m maak is dat, alhoewel die aktuator 500 kg gewig oor 2 duim kan lig, sodra die aktuators aan 'n hefboom gekoppel is, word die krag aansienlik verminder, afhangende van die hefboomverhouding, maar die snelheid verhoog wat sorg vir 'n lekker handel -Of.
Tesla Bot -aanbieding.
Hier is wat Tesla self te sê gehad het oor die nuutste botaanbieding wat hulle op 30 September 2022 gegee het
Elon Musk het geskenke: WEk het 'n paar opwindende dinge om jou te wys, ek dink jy sal redelik beïndruk wees. Ek wil wel 'n paar verwagtinge stel ten opsigte van ons Optimus -robot, soos u verlede jaar weet, was dit net 'n persoon in 'n robotpak, maar ons het nie 'n lang pad gekom nie, en ek dink jy weet dit in vergelyking met dit gaan baie indrukwekkend wees. En ons gaan praat oor die vooruitgang in AI vir volle selfbestuur, sowel as hoe hulle op meer van toepassing is Oor die algemeen na die regte wêreldprobleme soos 'n humanoïde robot en selfs verder gaan. Ek dink daar is 'n mate van potensiaal dat dit wat ons hier by Tesla doen, 'n betekenisvolle bydrae tot AGI kan lewer, en ek dink eintlik sê ons vir ons 'n goeie entiteit om dit vanuit 'n bestuursoogpunt te doen, want ons is 'n beursverhandelde maatskappy wat ons een het klas van voorraad en dit beteken dat die publiek Beheer Tesla en ek dink dit is eintlik 'n goeie ding, so as ek mal word, kan jy my dit afvuur is belangrik, miskien is ek nie mal nie, ek weet nie. So ja, so ons gaan baie praat oor ons vordering in AI Autopilot sowel as die vordering met Dojo, en dan gaan ons die span uitbring en 'n lang vrae en vrae doen, sodat u Tough kan vra vrae. Wat u ook al wil hê dat eksistensiële vrae tegniese vrae wil hê as dit soveel tyd vir vrae en vrae as moontlik wil hê, so kom ons kyk daarmee dat u raai wat daagliks is.
Hey ouens, ek is Milan, ek werk aan Autopilot en dit is rubber, ek is Lizzy 'n Meganiese Ingenieur aan die projek ook in orde, sou ons die BOT moet oprig voordat ons die eerste keer vorentoe gaan, probeer ons hierdie robot sonder enige rugsteunkrane
Meganiese meganismes geen kabels niks ja, ek wil met julle saamwerk
Vanaand, maar dit was die eerste keer dat ons jou gereed moet sien, laat ons gaan Selfbestuurende rekenaar wat in u Tesla-motors loop, is dit letterlik die eerste keer dat die robot sonder 'n band op die verhoog was, dit is dit, so die robot kan eintlik baie meer doen as wat ons jou net gewys het, ons het ons gewys Net nie wou hê dat dit op sy gesig moet val nie, so ons sal u nou 'n paar video's wys van die robot wat 'n klomp ander dinge doen, ja, dit is minder riskant.
Ja, ons wou 'n bietjie meer wys wat ons die afgelope paar maande gedoen het met uitmekaar en net rondloop en op die verhoog dans en net nederige begin, maar jy kan sien dat die neurale netwerke van die outopilot loop as
is net opgelei vir die knop direk op die nuwe platform wat my natmaak kan sien 'N Geregeerde siening is dat dit die robot is wat die wêreld is wat die robot sien, so dit is baie duidelik om voorwerpe soos hierdie die voorwerp te identifiseer wat dit moet optel om dit op te tel. Ons gebruik dieselfde proses as vir Autopilot om data te versamel in die opleiding van u netwerke wat ons dan op die
robot, dit is 'n voorbeeld wat die bolyf 'n bietjie meer illustreer
Iets wat ons oor die volgende paar maande wil probeer om neer te spyker, sou ek tot perfeksie sê Dit is regtig 'n werklike stasie in die Fremont -fabriek waaraan dit werk.
Dit is nie die enigste ding wat ons vandag moet wys nie, sodat dit wat u gesien het, Bumble C noem, dit is ons soort rowwe ontwikkelingsrobot wat semi-off-the-shelf Actuators gebruik, maar ons het eintlik 'n stap verder gegaan as dit alreeds. Die span het 'n ongelooflike werk gedoen en ons het eintlik 'n optimistiese bot met 'n
Tesla is volledig ontwerp by beide Actuators Battery Pack Control System Alles wat dit nie heeltemal gereed was om te loop nie, maar ek dink dit sal oor 'n paar weke loop, maar ons wou jou die robot wys en iets wat eintlik redelik naby is aan wat in produksie gaan, en jou al die dinge wys wat dit kan Doen dit laat ons dit uitbring
Ons verwag om in Optimus -produksie -eenheid een te hê, wat die vermoë is
Om al die vingers onafhanklik van die duim te beweeg, het twee
grade van vryheid, so dit het opponable duime en beide linker- en regterhand so
Dit is in staat om gereedskap te bedryf en nuttige dinge te doen, ons doel is om nuttig te maak
humanoïde robot so vinnig as moontlik en ons het dit ook ontwerp met behulp van die
dieselfde dissipline wat ons gebruik om die motor te ontwerp, wat wil sê om dit te ontwerp vir vervaardiging sodat dit moontlik is Maak die robot in 'n hoë volume teen lae koste met 'n hoë betroubaarheid, so dit is ongelooflik belangrik. Ek bedoel dat u almal baie indrukwekkende humanoïde robotdemonstrasies gesien het, en dat dit wonderlik is, maar wat mis hulle? Hulle mis 'n brein, hulle doen dit nie T het die intelligensie om
Navigeer die wêreld alleen en hulle is ook baie duur, en in 'n lae volume gemaak, terwyl dit die optimistiese samelewing en 'n uiters bekwame robot is, maar in 'n baie hoë volume gemaak is, waarskynlik uiteindelik miljoene eenhede, en dit sal na verwagting veel minder as 'n motor kos.
Ek sou sê waarskynlik dat minder as twintigduisend dollar my raaiskoot sou wees
Die potensiaal vir optimisties is dat ek dit baie effektief waardeer
mense hey soos gewoonlik kom Tesla -demo's warm So okay dit is goed, dit is goed um ja, die spanne sit aan en die span het 'n ongelooflike hoeveelheid werk ingestel, dit is u werkdae wat u sewe dae per week weet wat die olie van 03:00 af is om vandag tot die demonstrasie te kom, ek is vandag Super trots op wat hulle gedoen het, is dat hulle regtig 'n goeie werk gedoen het, ek wil net 'n hand gee aan die hele opsie van hierdie span, sodat u weet dat daar nou nog baie werk gedoen moet word om Optimus en Dit is duidelik dat dit net Optimus -weergawe een is, en dit is regtig die rede waarom ons hierdie geleentheid hou, wat is om van die mees talentvolste mense in die wêreld te oortuig soos julle om by Tesla aan te sluit en dit te help om dit 'n werklikheid te maak en dit tot die uitvoering te bring skaal sodanig dat dit miljoene mense en die en die potensiaal wat hy daarvan hou, kan help, is die gees regtig, want jy moet sê soos wat 'n ekonomie is, is 'n soort produktiewe entiteite die produktiwiteit van die produktiwiteit UH Capital Times -uitset produktiwiteit per capita op die punt waarin daar nie 'n beperking op kapitaal is nie, dit is nie duidelik wat 'n ekonomie selfs op daardie stadium beteken nie, word 'n ekonomie kwasiaal oneindig, so wat u weet om in die hopelik goedaardige scenario te werk toekoms van oorvloed 'n toekoms waar daar geen armoede is waar mense jy is nie
kan hê wat u wil in terme van produkte en dienste Dit is regtig 'n fundamentele transformasie van die beskawing, soos ons dit weet, wil ons natuurlik seker maak dat transformasie positief en veilig is, maar dit is ook die rede waarom ek dink dat Tesla as 'n entiteit is wat 'n enkele klas voorraad in die openbaar verhandel deur die besit van die Die publiek is baie belangrik en moet nie oor die hoof gesien word nie, ek dink dit is noodsaaklik, want as die publiek nie hou van wat Tesla doen nie, kan die publiek aandele in Tesla koop en anders stem.
Dit is 'n groot saak, want dit is baie belangrik dat ek nie net kan doen wat ek wil hê jy weet nie Soms dink mense dat dit nie, maar dit is nie waar nie, so jy weet dat dit baie belangrik is dat die korporatiewe entiteit wat dit laat gebeur, iets is wat die publiek behoorlik kan beïnvloed, en daarom dink ek dat die Tesla -struktuur ideaal is daarvoor en soos soos Ek het gesê dat u weet dat selfbestuurde motors beslis 'n geweldige impak op die wêreld sal hê, ek dink hulle sal die
produktiwiteit van vervoer met minstens 'n halwe orde van grootte miskien 'n Orde van grootte miskien meer UM -optimiste, dink ek, het miskien 'n twee -orde van potensiële verbetering in ekonomiese produksie, asof dit nie duidelik is dat dit nie duidelik is wat die limiet eintlik is nie, maar ons moet dit doen op die regte manier wat ons moet doen Dit is noukeurig en veilig en sorg dat die uitslag een is wat voordelig is vir die beskawing en en een wat die mensdom sodra ek nie kan nie, dit is ook uiters belangrik, so en ek hoop dat u dit sal oorweeg om by Tesla aan te sluit om die doelwitte by Tesla We te bereik Omgee regtig om die regte ding hier te doen, streef altyd daarna om die regte ding te doen en om nie die pad met goeie bedoelings na die hel te betaal nie, en ek dink die pad na die hel is meestal geplavei met slegte bedoelings, maar elke nou en dan is daar 'n goeie bedoeling in daar, so ons wil dit doen, doen die regte ding um, so jy weet dit oorweeg om by ons aan te sluit en te help om dit te laat gebeur daarmee, laat ons jou toe oorgaan na die volgende fase reg op dankie Elon
Goed, so jy het vandag 'n paar robotte gesien, laat ons 'n vinnige tydlyn -oorsig doen, so ons het verlede jaar die Tesla Bot onthul
konsep, maar 'n konsep kom ons nie baie ver nie, ons het geweet dat ons 'n werklike ontwikkelings- en integrasieplatform nodig het
Kry die regte leer so vinnig as moontlik, sodat die robot wat uitgekom het en die klein roetine vir julle gedoen het
het dit binne ses maande gebou op die opgradering van sagteware -integrasie -hardeware oor die maande sedertdien, maar
Parallel het ons ook die volgende generasie hier ontwerp
Hierdie man is dus gewortel in die basis van die soort voertuigontwerpproses wat u weet dat ons almal gebruik
Die leer wat ons reeds het, is natuurlik baie wat sedert verlede jaar verander het, maar daar is 'n paar dinge
wat nog dieselfde is, sal u sien dat ons nog steeds hierdie baie gedetailleerde fokus op die ware menslike vorm het, dink ons
Sake om 'n paar redes, maar dit is lekker dat ons baie tyd spandeer om na te dink oor hoe verbasend die menslike liggaam is
Hierdie ongelooflike bewegingsreeks is gewoonlik 'n prettige krag
Oefening is as u u vingerpunt op die stoel voor u sit, sal u agterkom dat daar 'n groot verskeidenheid bewegings is
U het in u skouer en u elmboog byvoorbeeld sonder om u vingerpunt te beweeg, u kan daardie gewrigte alles beweeg
oor die plek um, maar die robot wat u weet wat die belangrikste funksie is, is om werklike nuttige werk te verrig en
Dit het miskien nie noodwendig dadelik al die grade van vryheid nodig nie, so ons het dit tot 'n minimum soort afgestroop
van 28 fundamentele grade van vryheid en dan natuurlik ons hande, benewens dit
Mense is ook redelik doeltreffend by sommige dinge en in ander tye nie so doeltreffend nie, so ons kan byvoorbeeld 'n klein
hoeveelheid kos om onsself vir 'n paar uur te onderhou, dit is wonderlik, maar as ons net 'n soort sit
aanstoot, maar ons is nogal ondoeltreffend, ons is net 'n soort brandende energie, so op die robotplatform wat ons is
Dit is om te doen is dat ons die ledige kragverbruik dit so laag as moontlik sal laat daal, en op die manier kan ons net
Draai 'n skakelaar en die robot word onmiddellik omskep in iets wat nuttige werk doen
Laat ons dus in 'n paar detail oor hierdie nuutste generasie praat, sal ons hier op die skerm sien
Oranje is aktuators wat ons in 'n bietjie en in blou sal kry
Noudat ons ons soort menslike navorsing het en ons ons eerste ontwikkelingsplatform het, het ons albei
Navorsing en uitvoering om weer vir hierdie ontwerp te trek, gebruik ons die voertuigontwerp
fondament sodat ons dit van konsep deur ontwerp en analise neem en
Bou en validering dan op die pad wat ons gaan optimaliseer vir dinge soos koste en doeltreffendheid
Omdat dit kritieke statistieke is om hierdie produk na skaal te neem, hoe gaan ons dit goed doen
Gaan ons deeltelling en ons kragverbruik van elke moontlike element wat ons gaan doen, verminder
verminder die waarneming en die bedrading aan ons ledemate wat u kan voorstel dat u baie massa in u hande en voete gaan
Wees redelik moeilik en kragverbruik om rond te beweeg en ons gaan albei sentraliseer
Kragverspreiding en ons bereken na die fisiese middelpunt van die platform
Dus, in die middel van ons bolyf, is dit die bolyf dat ons ons batterypak het, wat op 2,3 kilowatt uur groot is
wat perfek is vir die werk van 'n volle dag wat regtig uniek is aan hierdie battery
Pack is dit het al die batteryelektronika wat in 'n enkele PCB in die pak geïntegreer is, so dit beteken alles
van waarneming tot die samesmelting van ladingbestuur en kragverspreiding is alles op een
Op een plek gebruik ons ook beide ons voertuigprodukte en ons energieprodukte om te rol
al die sleutelfunksies in hierdie battery, so dit is 'n vaartbelynde vervaardiging baie doeltreffend en
Eenvoudige verkoelingsmetodes batterybestuur en ook veiligheid en natuurlik kan ons Tesla's gebruik
Bestaande infrastruktuur en voorsieningsketting om dit so aan te gaan na ons brein
Nie in die kop nie, maar dit is ook baie naby in ons bolyf, ons het ons sentrale rekenaar, so
skepe volledige selfbestuurende rekenaars in elke voertuig wat ons vervaardig, ons wil die outopilot-hardeware en
die sagteware vir die humanoïde platform, maar omdat dit anders is in vereistes en in vormfaktor, is ons
gaan eers 'n paar dinge verander, so ons gaan nog steeds alles doen wat 'n menslike brein doen
Verwerking van visie -data wat gesplete tweede besluite maak gebaseer op veelvuldige sensoriese insette en ook kommunikasie
Om kommunikasie te ondersteun, is dit toegerus met draadlose konnektiwiteit sowel as klankondersteuning
En dan het dit ook sekuriteitsfunksies op hardeware wat belangrik is om die robot en die mense te beskerm
rondom die robot, so nou dat ons ons soort kern het
Ons gaan 'n paar ledemate op hierdie man benodig en ons wil u graag 'n bietjie oor ons aktuators en ons ten volle wys
funksionele hande ook, maar voordat ons dit doen, wil ek Malcolm voorstel wat 'n bietjie daaroor gaan praat
Ons strukturele grondslag vir die robot [applous]
Dankie
Tesla het die vermoë om hoogs ingewikkelde stelsels te finaliseer, dit word baie meer ingewikkeld as 'n ongeluk wat u kan sien
Hier is 'n gesimuleerde ongeluk op Model 3 bo -op die werklike fisiese ongeluk
Dit is eintlik ongelooflik hoe akkuraat dit is net om u 'n idee te gee van die kompleksiteit van hierdie model
Dit bevat elke knoop Bolton -wasser elke plek sweis en dit het 35 miljoen grade van vryheid, dit is nogal verbasend
En dit is waar om te sê dat as ons nie modelle soos hierdie het nie, ons nie die veiligste motors ter wêreld sou kon maak nie
Kan ons ook ons vermoëns en ons metodes van die motorkant gebruik om 'n robot te beïnvloed
Wel, ons kan 'n model maak, en aangesien ons 'n ongeluk het, het ons dieselfde sagteware hier gebruik, kan ons dit laat val
Die doel hiervan is om seker te maak dat dit ideaal val, maar dit is oppervlakkige skade
Ons wil byvoorbeeld nie sy ratkas by sy arms breek wat gelykstaande is aan 'n ontwrigte skouer van 'n robot nie
Moeilik en duur om reg te maak, so ons wou homself afstof met 'n werk wat gegee is
As ons ook dieselfde model kan neem en die aktuators kan dryf met behulp van die invoer van 'n voorheen opgeloste model
om dit lewendig te maak, so dit lewer die mosies vir die take wat ons wil hê die robot moet dit doen
Take haal bokse op en draai hurk wat bo -op stap, ongeag die stel take wat ons kan speel
model Dit wys net eenvoudige wandelinge, ons kan die spanning skep in al die komponente wat ons help
optimaliseer die komponente wat dit nie dans nie, is dit nie
Eintlik die modale gedrag die eerste vyf modusse van die robot en gewoonlik as mense robotte maak, sorg hulle
Die eerste modus is om die boonste enkele figure op na 10 Hertz
Wie is dit, doen dit om die kontroles van stap makliker te maak, dit is baie moeilik om te loop as u nie kan waarborg nie
Waar u voet rondloop, is dit goed om een robot te maak, ons wil duisende miljoene maak
Ons het nie die luukse om dit uit koolstofvesel -titanium te maak nie, ons wil dit op plastiese dinge maak
Nogal so styf, sodat ons nie hierdie hoë teikens kan hê nie, sal ek hulle dom teikens noem
Ons moet hulle by laer teikens laat werk, so is dit dat dit goed gaan werk as u daaraan dink, jammer
Dit, maar ons is net sakke met sopagtige jellie en bene wat ingegooi is, ons is nie 'n hoë frekwensie as ek daarop staan nie
my been ek vibreer nie teen 10 hertz nie, ons mense werk met 'n lae frekwensie, so ons
weet dat die robot eintlik kan dit net moeiliker maak, sodat ons die inligting hiervan neem, die modale data en
die styfheid en voed dit in die beheerstelsel wat dit toelaat om te loop
net om belasting effens te verander en na die knie te kyk waaruit ons inspirasie kan kry
biologie en ons kan kyk wat die meganiese voordele van die knie is, dit blyk dat dit eintlik heeltemal verteenwoordig
soortgelyk aan die Four Bar Link en dit is nogal nie-lineêr wat regtig nie verbasend is nie, want as
U dink dat as u u been op die wringkrag op u knie buig, baie meer is as dit gebuig is as wanneer dit is
reguit, sodat u 'n nie-lineêre funksie sou verwag en die biologie in werklikheid nie-lineêr is
Dit pas dit baie akkuraat, so dit is die voorstelling van die vier deur
Link is klaarblyklik nie fisies nie, maar ek het gesê dat die eienskappe dieselfde is, maar ek wed
Nie baie wetenskaplik nie, laat ons 'n bietjie meer wetenskaplik wees, ons het al die take deur die deur hierdie grafiek gespeel, maar dit
wys pikette van staptogte met die take wat ek gesê het oor die spanning en dit is die praat
Die knie teen die kniebuig op die horisontale as Dit toon die vereiste dat die knie al hierdie dinge moet doen
take en sit dan 'n kromme daardeur om bo -op die pieke te surf, en dit sê dit is wat nodig is om
Laat die robot hierdie take doen
As ons dus na die vier balk-skakel kyk, is dit eintlik die groen kromme en dit sê dat die nie-lineariteit van die
Vier deur Link is eintlik die kenmerk van die krag wat dit regtig sê, dit het die krag verlaag
Dit is wat die aktuator die laagste moontlike krag het, wat die doeltreffendste is om energie stadig te verbrand
wat is die blou kromme goed, die blou kromme is eintlik as ons nie 'n vierkaart skakel nie, het ons net 'n arm gehad
Ek steek hier uit my been met 'n aktuator daarop 'n eenvoudige twee balk skakel
Dit is die beste wat u met 'n eenvoudige twee balk -skakel kan doen en dit wys dat dit baie meer krag in die
aktuator wat nie doeltreffend sou wees nie, hoe lyk dit in die praktyk
Wel, soos jy sal sien, maar dit is baie styf verpak in die knie, sal jy 'n goeie sien
deursigtig binne 'n sekonde sien u die volledige balk -skakel daar wat op die aktuator werk, dit word bepaal
Force en die verplasings op die aktuator en gee jou nou oor na konsertina
Ek is dus ek wil graag met u praat oor die ontwerpproses en die aktuator
portefeulje UH in ons robot, so daar is baie ooreenkomste tussen a
motor en die robot as dit kom by die ontwerp van kragstuur, die belangrikste ding wat hier belangrik is, is energiemassa en koste
Ons dra die meeste van ons ontwerpervaring van die motor na die robot oor
In die spesifieke geval sien u dus 'n motor met twee ry -eenhede en die dryfeenhede
word gebruik om die motor 0 tot 60 myl per uur te versnel of a
stede ry webwerf terwyl die robot met 28 aktuators en
Dit is nie duidelik wat die take op aktuatorvlak is nie, so ons het take dat
is hoër vlak soos om trappe te stap of te klim of 'n swaar voorwerp te dra wat in vertaal moet word
gewrig in gewrigspesifikasies, daarom gebruik ons ons model
wat die wringkragsnelheidsbane genereer vir ons gewrigte wat
gaan daarna gevoer word in ons optimaliseringsmodel en om deur te loop
die optimaliseringsproses Dit is een van die scenario's wat die
Robot is in staat om te doen wat draai en loop, so as ons hierdie wringkrag het
baan het ons 'n doeltreffendheidskaart van 'n aktuator gelê en kan ons saam
die baan om die kragverbruik en die energie -ophoping op te wek
energie vir die taak teenoor tyd, so dit stel ons in staat om die stelsel te definieer
koste vir die spesifieke aktuator en plaas 'n eenvoudige punt in die wolk, dan doen ons dit
Dit vir honderde duisende aktuators deur op te los in ons groep en die rooi lyn dui die Pareto -front aan
wat die voorkeurgebied is waar ons optimaal sal soek, sodat die x aandui
Die voorkeur -aktuator -ontwerp wat ons vir hierdie spesifieke gewrig gekies het, moet ons dit nou doen vir elke gewrig
het 28 gewrigte om te optimaliseer en ons ontleed ons wolk ons ontleed ons wolk weer vir elke gewrig
spesifikasies en die rooi as hierdie keer dui die maat Aktuator -ontwerpe vir elke
Gesamentlike die probleem hier is dat ons te veel unieke aktuatorontwerpe het en
Selfs as ons voordeel trek uit die simmetrie, is daar nog te veel om iets massa te maak
vervaardigbaar Ons moet die hoeveelheid unieke aktuatorontwerpe kan verminder, daarom bestuur ons iets
Commonality Study genoem, waarvoor ons ons wolk weer hierdie keer wil uitkyk
aktuators wat terselfdertyd aan die gesamentlike prestasievereistes vir meer as een gewrig voldoen, so die
Die resulterende portefeulje is ses aktuators en dit vertoon in 'n kleurkaart die middelste figuur
UM en die aktuators kan ook in hierdie skyfie gesien word, ons het drie roterende en
Drie lineêre aktueerders wat almal 'n groot uitsetkrag of wringkrag per massa het
Veral die roterende aktuator het 'n meganiese koppelaar wat op die hoek van die snelheid van die snelheid geïntegreer is
kogellager en aan die hoë snelheidskant en aan die lae snelheid van 'n kruisrol
Laer en die rattrein is 'n stamgolfrat en daar is drie geïntegreerde sensors
hier en die maat permanente magneetmasjien die lineêre aktuator
Ek is jammer dat die lineêre aktuator planetêre rollers het en 'n omgekeerde planetêre skroef
As 'n rattrein wat doeltreffendheid en verdigting en duursaamheid moontlik maak
Dus om die kragvermoë van ons lineêre aktuators te demonstreer
het 'n eksperiment opgestel om dit onder sy perke te toets
En ek sal jou die video laat geniet
Ons aktuator kan dus ophef
'N Half toon nege voet konsert Grand klavier
en
Dit is 'n vereiste dat dit nie iets lekker is om te hê nie, want ons spiere kan dit doen
dieselfde as hulle direk aangedryf word as hulle direk aangedryf word, of quadricep spiere dieselfde kan doen
Dit is net dat die knie 'n UP -hefverbindingstelsel is wat die krag omskakel
in die snelheid aan die einde effektor van ons heuwels vir doeleindes om aan die
menslike liggaam se behendigheid, so dit is een van die belangrikste dinge wat verbasend is aan die menslike liggaam en ek is
Sluit my deel op hierdie punt af en ek wil my kollega Mike verwelkom wat met u oor die hand gaan praat
Ontwerp baie dankie dankie Constantinos
Ons het dus net gesien hoe kragtig 'n mens en 'n humanoïde aktuator kan wees
Mense is ook ongelooflik vaardig dat die menslike hand die vermoë het om te beweeg
teen 300 grade per sekonde het dit tienduisende tasbare sensors
En dit het die vermoë om byna elke voorwerp in ons daaglikse lewe te begryp en te manipuleer
Vir ons robothandontwerp is ons geïnspireer deur biologie, ons het vyf vingers 'n optelbare duim
Ons vingers word aangedryf deur metaal senings wat buigsaam en sterk is, ons het die vermoë om wyd te voltooi
Diafragma -krag gryp terwyl dit ook geoptimaliseer word vir presisie -gryp van klein dun en delikate voorwerpe
So waarom 'n menslike soos robothand goed, is die hoofrede dat ons fabrieke en die wêreld rondom ons is
Ontwerp om ergonomies te wees, so wat dit beteken, is dat dit verseker dat voorwerpe in ons fabriek begrypbaar is
Maar dit verseker ook dat nuwe voorwerpe wat ons nog nooit vantevore gesien het nie, deur die menslike hand en deur ons
Robotiese hand ook die omgekeerde is baie interessant, want dit sê dat hierdie voorwerpe vir ons hand ontwerp is
In plaas daarvan om veranderinge aan ons hand aan te bring om 'n nuwe voorwerp te vergesel
'N Paar basiese statistieke oor ons hand is dat dit ses aktuators en 11 grade van vryheid het, dit het 'n in-hand-beheerder wat
dryf die vingers en ontvang die terugvoer van sensorterugvoer sensor is baie belangrik om
Leer 'n bietjie meer oor die voorwerpe wat ons begryp en ook vir propriosepsie, en dit is die vermoë om te erken waar
Ons hand is in die ruimte een van die belangrikste aspekte van ons hand is dat dit aanpasbaar is
is in wese betrokke as ingewikkelde meganismes wat die hand in staat stel om aan te pas by die voorwerpe wat aangegryp word
Nog 'n belangrike deel is dat ons 'n nie-rug-dryfbare vingeraandrywing het met hierdie koppelingsmeganisme om ons te hou
en vervoer voorwerpe sonder om die handmotors aan te skakel, het jy net gehoor hoe ons gaan
Ons het te werk gegaan met die ontwerp van die Tesla Bot -hardeware, nou sal ons dit aan Milaan en ons outonomie -span oorhandig om dit te bring
robot tot lewe dankie Mike
Goed, so al die oulike dinge wat ons vroeër in die video gewys het, is geplaas
Moontlik net binne 'n paar maande danksy die ongelooflike woord wat ons die afgelope paar jaar outopilot gedoen het
Die meeste van hierdie komponente het redelik maklik na die botsomgewing oorgedra as u daaraan nadink, ons beweeg net
Van 'n robot op wiele tot 'n robot op bene, sodat sommige van hierdie komponente redelik dieselfde is en ander benodig
Meer swaar opheffing so byvoorbeeld ons rekenaarvisie neurale netwerke
direk van Autopilot na die BOTS -situasie berig, dit is presies dieselfde besettingsnetwerk
dat ons later met 'n bietjie meer besonderhede praat met die Autopilot -span wat nou op die bot is
Hierdie video Die enigste ding wat regtig verander het, is die opleidingsdata wat ons moes onthou
Ons probeer ook maniere vind om die besettingsnetwerke te verbeter met behulp van werk wat op u glansvelde gemaak is om te kry
regtig 'n wonderlike volumetriese weergawe van die botsomgewings, byvoorbeeld hier sommige
masjien lees dat die bot moontlik moet omgaan
Nog 'n interessante probleem om na te dink, is in binnenshuise omgewings meestal met die gevoel van GPS sein hoe kan u
Gaan na die bestemming sê byvoorbeeld om die naaste laaistasie te vind, sodat ons opgelei het
meer neurale netwerke om sleutelpunte met hoë frekwensie in die
Bots -kamerastrome en spoor dit mettertyd oor rame terwyl die bot na sy omgewing navigeer
En ons gebruik die punte om 'n beter skatting van die botsposisie en baan binne sy omgewing te kry
Dit is loop, ons het ook nogal 'n bietjie werk aan die
Simulasiekant en dit is letterlik die outopilot -simulator uh waaraan ons die beweging van die robot geïntegreer het
kode en dit is 'n video van die bewegingsbeheerkode wat in die Simulator -simulator van die operateur uitgevoer word
Evolusie van die robotte loop mettertyd, en soos u kan sien, het ons in April redelik stadig begin en begin versnel
Namate ons die afgelope paar maande meer gewrigte en dieper gevorderde tegnieke soos arms in balans ontsluit
En dus is die beweging spesifiek een komponent wat baie anders is as ons van die motor na die bots beweeg
omgewing en daarom dink ek dit regverdig 'n bietjie meer diepte en ek wil graag hê dat my kollegas hieroor moet praat
nou vreemd
Hallo almal, ek is Felix, ek is 'n robotika -ingenieur oor die projek en gaan praat oor stap
lyk maklik reg. Mense doen dit elke dag dat jy nie eens daaraan moet nadink nie
Maar daar is enkele aspekte van stap wat byvoorbeeld uitdagend is vanuit ingenieursperspektief
fisiese selfbewustheid wat beteken dat u 'n goeie voorstelling van uself het wat die lengte van u ledemate is
die massa van u ledemate, wat is die grootte van u voete, alles wat belangrik is, het ook 'n energie -effektiewe hek wat u het
Kan u voorstel dat daar verskillende style van stap is en almal is ewe doeltreffend
Die belangrikste hou balans nie val nie en koördineer natuurlik ook die mosie
van al u ledemate saam, so nou doen mense dit alles natuurlik, maar as ingenieurs of robotici
om na te dink oor hierdie probleme en as ek u gaan wys hoe ons dit aanspreek in ons beweging en beheer
stapel sodat ons begin met bewegingbeplanning en ons voorstelling van die band wat
beteken die model van die robot se kinematiese dinamika en die kontakteienskappe en die gebruik van die model en die gewenste
Pad vir die bots wat ons LOMOMOTION -beplanner verwysingsbane vir die hele stelsel genereer
Dit beteken uitvoerbare trajekte ten opsigte van die aannames van ons model
Die beplanner werk tans in drie fases wat begin om voetstappe te beplan en eindig met die hele bewegingsfoto -stelsel
En kom ons duik 'n bietjie dieper in hoe dit werk, so in hierdie video sien ons dat voetstappe beplan word oor beplanning
Horizon volg die gewenste pad en ons begin hiervan en voeg dan by vir
Trajekte wat hierdie voetstappe verbind met behulp van tone af en opbrengste staking net soos die mense net soos mense doen
En dit gee ons 'n groter vordering en minder kniebuiging vir die hoë doeltreffendheid van die stelsel
Die laaste fase is dan om 'n sentrum van massa -baan te vind wat ons 'n fooi dinamies uitvoerbare beweging van die
hele stelsel om balans te hou, aangesien ons almal weet dat planne goed is, maar ons
Moet dit ook in werklikheid besef, laat ons sê dat u weet hoe ons dit kan doen
[Applous] Dankie Felix Hallo almal my naam
Is Anand en ek gaan met u praat oor kontroles, so laat ons die bewegingsplan neem dat Felix
Het net oor gepraat en dit in die regte wêreld geplaas op 'n regte robot, kom ons kyk wat gebeur
Dit neem 'n paar tree en val goed af, dit is 'n bietjie teleurstellend
Maar ons mis 'n paar sleutelstukke hier wat dit sal laat werk
Soos Felix noem, gebruik die bewegingsbeplanner 'n geïdealiseerde weergawe van
homself en 'n weergawe van die werklikheid rondom dit, dit is nie presies korrek nie
dit spreek ook sy voorneme uit deur trajekte en moersleuteltakke van
Kragte en wringkragte wat dit op die wêreld wil uitoefen om te lok
Die werklikheid is baie ingewikkelder as enige soortgelyke model, ook die robot is nie
vereenvoudig dat dit vibrasies en modusse nakomingsensorgeluid en aan en aan het
En wat doen dit aan die regte wêreld as jy die bot in die regte wêreld plaas
Wel, die onverwagte magte veroorsaak ongemodelle dinamika wat die beplanner in wese nie weet nie en dit
veroorsaak destabilisasie veral vir 'n stelsel wat dinamies stabiel is soos tweevoetige beweging
So, wat kan ons daaraan doen, ons meet die werklikheid dat ons sensors gebruik en ons begrip van
Die wêreld wat my hier beraming en status doen, kan u die houding en bekkenposisie sien
in wese die vestibulêre stelsel in 'n mens saam met die middelpunt van die massa -baan wat opgespoor word wanneer die robot loop
In die kantooromgewing het ons nou al die stukke wat ons benodig
om die lus te sluit, sodat ons ons beter botmodel gebruik, gebruik ons die begrip van die werklikheid wat
Ons het deur die beraming van die staat opgedoen en vergelyk dit wat ons wil hê teenoor wat ons die werklikheid verwag
werklikheid doen ons om regstellings by die gedrag van die
robot hier die robot waardeer dit beslis nie om gepik te word nie, maar dit nie
bewonderenswaardige taak om regop te bly. Die finale punt hier is 'n robot wat
Wandelings is nie genoeg nie, ons moes sy hande en arms gebruik
Wees nuttig Laat ons praat oor manipulasie
[Applous]
Hallo almal, my naam is Eric Robotics Engineer op Teslabot en ek wil praat
oor hoe ons die robot laat dinge het in die regte wêreld manipuleer ons voorwerpe terwyl ons voorwerpe wil manipuleer
lyk so natuurlik as moontlik en kom ook vinnig daarheen, so wat ons gedoen het, is
Ons het hierdie proses in twee stappe opgebreek.
Noem hulle demonstrasies en dan het ons hierdie bewegingsverwysings aanlyn aangepas vir die huidige werklike wêreldsituasie
Laat ons dus sê dat ons 'n menslike demonstrasie het om 'n voorwerp op te tel, ons kan 'n bewegingsopname daarvan kry
demonstrasie wat hier gevisualiseer word as 'n klomp sleutelrame wat die liggings van die hande voorstel
die elmboë Die bolyf kan ons dit op die robot gebruik met behulp van omgekeerde kinematika en as ons 'n
baie hiervan het ons nou 'n biblioteek waarmee ons kan werk, maar 'n enkele demonstrasie is nie
veralgemeenbaar vir die variasie in die regte wêreld, byvoorbeeld, sou dit slegs vir 'n boks in 'n baie spesifieke werk
ligging, so wat ons ook gedoen het, is om hierdie verwysingsbane deur 'n
Trajekoptimaliseringsprogram wat oplos vir waar die hand moet wees, hoe die robot moet balanseer
Tydens UH wanneer dit die mosie moet aanpas by die regte wêreld, byvoorbeeld
As die kassie op hierdie plek is, sal ons optimiseerder dit skep
Trajek in plaas daarvan gaan Milaan oor UH praat
Wat is die volgende vir die Optimus Uh Tesla y dankie Larry
reg, so hopelik het julle nou 'n goeie idee gekry van wat ons die afgelope paar maande gedoen het
Um ons het iets begin doen wat bruikbaar is, maar dit is nog lank nie nuttig nie, daar is nog 'n lang en opwindende pad
voor ons um ek dink die eerste ding binne die volgende paar weke is om ten minste optimus te kry
gelyk aan Bumble C Die ander prototipe wat u vroeër gesien het, en waarskynlik verder as ons ook gaan begin
fokus op die regte gebruiksaak by een van ons fabrieke en gaan regtig probeer om dit vas te spyker en ek is almal opraak
Die elemente wat nodig was om hierdie produk te ontplooi in die regte wêreld wat ek vroeër genoem het
U weet u binnenshuise navigasie grasieus vir bestuur of selfs om almal te bedien
komponente wat nodig was om hierdie produk op te skaal, maar ek weet nie van jou nie, maar daarna
As ek vanaand sien wat ons gewys het, is ek redelik seker dat ons dit binne die volgende paar maande of jare kan regkry en ek maak dit
Hierdie produk is 'n werklikheid en verander die hele ekonomie, so ek wil die hele Optimus -span vir die harde bedank
Werk die afgelope paar maande Ek dink dit is redelik verbasend alles is in skaars ses of agt maande gedoen dankie
baie [applous]
dankie hey almal
Hallo ek is Ashok, ek lei die Autopilot -span saam met Milaan God, dit kom so moeilik om dit te bowe te kom
Optimus -afdeling Hy sal nietemin in elk geval probeer
Um elke Tesla wat die afgelope paar jaar gebou is
hardeware om die motor self te laat ry, het ons aan die sagteware gewerk
Voeg hoër en hoër vlakke van outonomie by. Hierdie keer het ons verlede jaar gehad
Ongeveer 2 000 motors wat ons FSD -beta -sagteware sedertdien ry, het ons aansienlik
het die sagteware verbeter as robuustheid en vermoë dat ons dit nou na 160 000 kliënte gestuur het
Jip [Applous]
Dit is nie gratis gekom nie, dit kom van die sweet en bloed van die ingenieurspan die afgelope een jaar
Ons het byvoorbeeld 75 000 neurale netwerkmodelle opgelei net die laaste jaar
Ongeveer 'n model elke agt minute wat u weet wat uit die span kom en dan evalueer ons dit op ons groot
groepe en dan stuur ons 281 van die modelle wat die werkverrigting van die motor verbeter
En hierdie ruimte van innovasie vind plaas in die hele stapel die beplanningsagteware die
infrastruktuur Die gereedskap wat selfs alles huur, vorder na die volgende vlak
Die FSG Beta -sagteware is baie in staat om die motor te bestuur waarvandaan dit moet navigeer
Parkeerterrein vir parkeerterrein Hantering van CDC -bestuur Stop vir verkeersligte en stoptekens
Onderhandel met voorwerpe by kruisings en maak draaie en so aan
Dit alles kom van die kamerastrome wat deur ons neurale netwerke gaan wat op die motor self loop
Nie terugkom na die bediener of iets wat dit op die motor loop nie en lewer al die uitsette om die wêreldmodel te vorm
rondom die motor en die beplanningsagteware ry die motor op grond daarvan
Vandag gaan ons in baie van die komponente wat die stelsel uitmaak wat die besettingsnetwerk as basis optree
meetkundige laag van die stelsel Dit is 'n multikamera-video neurale
netwerk wat uit die beelde die volle fisieke besetting van die wêreld voorspel
die robot so alles wat fisies aan bome muur muur geboue motors mure wat
Het u dit voorspel of dit spesifiek aanwesig is, dit voorspel dit saam met hul toekomstige beweging
Boonop het hierdie basisvlak van meetkunde meer semantiese lae om
navigeer op die paaie waar ons die lens natuurlik benodig, maar dan het die paaie baie
verskillende bane en hulle verbind op allerlei maniere, so dit is eintlik 'n baie moeilike probleem vir 'n tipiese rekenaar
Visie -tegnieke om die stel vliegtuie en hul konnektiwiteite te voorspel, sodat ons die hele tyd in die taal bereik het
Tegnologieë en dan die moderne kuns uit ander domeine getrek en nie net rekenaarvisie om hierdie taak te maak nie
moontlik vir voertuie Ons het hul volle kinematiese toestand nodig om dit te beheer
Dit alles kom direk uit neurale netwerke -videostrome Raw Video Streams kom in die netwerke deur
van verwerking en lewer dan die volle kinematiese toestand uit wat die snelheid van die snelheidsposisie alles posisioneer
direk uit die netwerke kom met 'n minimale posverwerking wat vir my regtig fassinerend is, want hoe gaan dit
Dit is selfs moontlik in watter wêreld leef ons daarin dat hierdie magie moontlik is dat hierdie netwerke vierde voorspel
afgeleide instrumente van hierdie posisies wanneer mense dink dat ons nie eens hierdie voorwerpe kan opspoor nie
My mening is dat dit nie gratis gekom het nie, dit het tonne data nodig, so ons het 'n bietjie gesofistikeerde motoretikettering gehad
stelsels wat deur rou sensordata skyn, loop 'n ton vanlyn bereken op die
bedieners Dit kan 'n paar uur duur duur neurale netwerke distilleer die inligting in etikette wat ons oplei
neurale netwerke in die motor bo hierop gebruik ons ook ons simulasiestelsel om sinteties te wees
Skep beelde en aangesien dit 'n simulasie is, het ons triviaal al die etikette
Dit alles gaan deur 'n goed geoliede pyplyn vir data-enjin waar ons eers
Lei 'n basislynmodel op met 'n paar databasis na die motor, kyk wat die mislukkings is, en sodra u die foute ken
Ons myn die vloot vir die gevalle waar dit misluk, bied die regte etikette en voeg die data by die opleidingsstel
Hierdie proses maak die probleme stelselmatig reg en ons doen dit vir elke taak wat in die motor loop
ja en om hierdie nuwe massiewe neurale netwerke hierdie jaar op te lei, het ons ons opleidingsinfrastruktuur met grofweg uitgebrei
40 tot 50 persent sodat ons vandag ongeveer 14 000 GPU's oor meerdere sit
Opleidingsgroepe in die Verenigde State het ons ook aan ons AI -samesteller gewerk wat
ondersteun nou nuwe bedrywighede wat deur die neurale netwerke benodig word en karteer dit die beste van ons onderliggende
Hardewarebronne en ons inferensie -enjin is vandag in staat om die uitvoering van
'N Enkele neurale netwerk oor twee onafhanklike stelsel op skepe in wese twee onafhanklike rekenaars met mekaar verbind
Binne die eenvoudige selfbestuurende rekenaar en om dit moontlik te maak, moet ons 'n noue beheer op die einde van die einde hou
Latency van hierdie nuwe stelsel, sodat ons meer gevorderde skeduleringskode oor die volledige FSD -platform ontplooi het
Al hierdie neurale netwerke wat saam in die motor loop, produseer die vektorruimte, wat weer die model van die
wêreld rondom die robot of die motor en dan werk die beplanningstelsel bo -op hierdie trajekte wat
Vermy botsings of glad maak vordering na die bestemming met behulp van 'n kombinasie van modelgebaseerde optimalisering
plus neurale netwerk wat help om dit vinnig te optimaliseer
Ons is deesdae baie opgewonde om vordering op al hierdie gebiede aan te bied waarmee ons die ingenieurs lei
Kom in en verduidelik hierdie verskillende blokke en hierdie krag nie net die motor nie, maar dieselfde komponente loop ook op die optimus
robot wat Milaan vroeër getoon het met die verwelkoming van die paneel om oor die beplanningsafdeling te begin praat
Hallo alles, ek is Parel Joint Laat ons hierdie kruisingscenario gebruik
Duik direk na hoe ons die beplanning en besluitneming in outopilot doen, sodat ons hierdie kruising nader
van 'n systraat af en ons moet oorgee aan al die regstreekse voertuie, want ons is op die punt om die
kruising Die voetganger aan die oorkant van die kruising besluit om die pad oor te steek
Sonder 'n kruispad moet ons hierdie voetgangeropbrengste aan die voertuie van regs en
Verstaan ook die verband tussen die voetganger en die voertuig aan die ander kant van die kruising
Baie van hierdie intra-objek-afhanklikhede wat ons vinnig moet oplos
en mense is baie goed hiermee, ons kyk na 'n toneel verstaan al die moontlike interaksies wat die meeste evalueer
belowende een en oor die algemeen 'n redelike een kies
Laat ons dus kyk na enkele van hierdie interaksies wat die outopilotstelsel geëvalueer het, kon ons voor hierdie
voetganger met 'n baie aggressiewe bekendstelling in 'n syprofiel nou is ons natuurlik 'n gek vir die
Voetganger en ons sou die voetganger en sy oulike troeteldier oorgeslaan het, kon ons stadig vorentoe beweeg
Vir 'n gaping tussen die voetganger of die voertuig van regs is ons 'n gek na die voertuig
van regs af kom, maar u moet nie hierdie interaksie heeltemal verwerp as dit slegs veilige interaksie beskikbaar is nie
Laastens het die interaksie wat ons uiteindelik gekies het, aanvanklik die redelike vind
Gaping en dan die maneuver klaar nadat al die agente verbygegaan het
Nou is die evaluering van al hierdie interaksies nie triviaal nie, veral nie as u omgee vir modellering nie
die hoër orde afgeleides vir ander middels, byvoorbeeld wat die lengte is
ruk wat deur die voertuig van regs af benodig word as u voorlê, vertrou slegs op botsingskontroles met
Modulêre voorspellings sal u net so ver kry omdat u baie geldige interaksies sal misloop
Dit kom basies neer op die oplos
al die ander agente nou hoeveel u ooit optimaliseer, sal daar 'n beperking wees op hoe vinnig u kan
Begin hierdie optimaliseringsprobleem, dit is naby aan die orde van 10 millisekondes, selfs na baie inkrementele benaderings
Nou, vir 'n tipiese, onvoorspelbare linkse, sê dat u meer as 20 voorwerpe elk het
voorwerp met verskeie verskillende toekomstige modusse Die aantal relevante interaksiekombinasies sal opblaas
Ons die beplanner moet elke 50 millisekondes 'n besluit neem, so hoe los ons dit in reële tyd op
Ons vertrou op 'n raamwerk wat ons noem as interaksie -soektog, wat basies 'n paralleliseerde navorsing is oor 'n klomp
maneuver trajekte Die staatsruimte hier stem ooreen met die kinematiese toestand van ego die kinematiese
toestand van ander middels Die nominale toekomstige veelvuldige multimodale voorspellings en al die statiese entiteite op die toneel
Die aksieruimte is waar dinge interessant raak, ons gebruik 'n stel maneuverbaan
kandidate om 'n klomp interaksionele besluite te vertak en ook langer inkrementele doelwitte
Horizon Maneuver Laat ons baie vinnig deur hierdie navorsing gaan om 'n idee te kry van hoe dit werk
Ons begin met 'n stel visie -metings, naamlik bane bewegende voorwerpe wat dit voorgestel word as
yl ekstraksies sowel as latente funksies Ons gebruik dit om 'n stel doelwit te skep
kandidate bane weer vanaf die Lanes -netwerk of ongestruktureerde streke wat ooreenstem met
'N Waarskynlikheidsmasker afgelei van menslike demonstrasies sodra ons 'n klomp van hierdie goud het
kandidate Ons skep saadbane met behulp van 'n kombinasie van klassieke optimaliseringsbenaderings sowel as ons
Netwerkbeplanner is weer opgelei in data van die kliëntevoer sodra ons 'n klomp van hierdie gratis kry
Trajekte Ons gebruik dit om te begin vertak oor die interaksies wat ons die mees kritieke interaksie vind
In ons geval sou dit die interaksie wees ten opsigte van die voetganger, of ons nou daarvoor beweer of daaraan gee
Dit is duidelik
Die opsie aan die regterkant en dit is waar ons meer en meer ingewikkelde interaksies inbring
Probleem inkrementeel met al hoe meer beperkings en dat navorsing voortduur om te vertak oor meer interaksies wat vertak
Op meer doelwitte lê nou baie truuks hier in die evaluering van elk van hierdie nodus
van die navorsing in elke node aanvanklik het ons begin met die skepping
Trajekte met behulp van klassieke optimaliseringsbenaderings waar die beperkings soos ek beskryf het, inkrementeel bygevoeg sou word
En dit sal nou een tot vyf millisekondes per aksie neem, al is dit redelik goed
nommer wanneer u meer as 100 interaksies wil evalueer, dit is nie skaal nie
Dus het ons uiteindelik 'n liggewig navraagbare netwerke gebou wat u in die lus van die beplanner kan hardloop
Hierdie netwerke word opgelei in menslike demonstrasies van die vloot, sowel as vanlynoplossers met ontspanne tydsbeperkings
Hiermee kon ons die rundown -tydsduur afbring om 200 mikrosekondes per aksie te sluit
Om dit nou alleen te doen, is nie genoeg nie, want u het nog steeds hierdie massiewe navorsing wat u moet gaan
deur en u moet die soekruimte doeltreffend snoei, sodat u 'n DO -punteleer op elkeen moet doen
Van hierdie trajekte is min hiervan redelik standaard. U doen 'n klomp botsingstoetse.
Eintlik benodig vir 'n gegewe maneuver. Die kliëntvloot -data speel hier 'n belangrike rol
Ons bestuur twee stelle van weer liggewig veranderlike netwerke wat mekaar regtig aangevul het, een van hulle opgelei
ingrypings van die FST -beta -vloot wat 'n telling gee oor hoe waarskynlik 'n gegewe maneuver is
ingrypings oor die volgende paar sekondes en tweede, wat slegs op menslike demonstrasies is
'n telling op hoe naby u gekose optrede aan 'n menslike gedrewe baan is
Die punteleer help ons om die soekruimte te snoei. Hou verder op die interaksies en fokus op die rekenaar
die belowendste uitkomste Die cool deel hieroor
Argitektuur is dat dit ons in staat stel om 'n koel mengsel te skep tussen UH -data -gedrewe benaderings waar u
hoef nie op baie hand-ontwerpte koste te vertrou nie, maar dit ook in werklikheid met fisika-gebaseerde tjeks
nou baie van wat ek beskryf het met betrekking tot die agente wat ons op die toneel kon waarneem, maar dieselfde
Raamwerk strek tot voorwerpe agter okklusies. Ons gebruik die video -voer van agt kameras
Om die 3D -besetting van die wêreld te genereer, stem die blou masker hier ooreen met die
sigbaarheidstreek Ons noem dit dit word basies geblokkeer
okklusie wat u in die toneel sien, verbruik ons hierdie sigbaarheidsmasker om te genereer wat ons noem as spookvoorwerpe wat u
Kan nou links bo sien as u die spawn -streke en die staatsoorgange van hierdie spook modelleer
voorwerpe korrek as u u beheerreaksie as 'n
funksie van daardie bestaan waarskynlikheid dat u 'n paar baie mooi menslike gedrag kan onttrek
Nou sal ek dit deurgee om te vul om meer te beskryf oor hoe ons hierdie besettingsnetwerke genereer
hey ouens, my naam is Phil Uh, ek sal die besonderhede deel van die besettingsnetwerk wat ons die afgelope jaar bou
Hierdie netwerk is ons oplossing om die fisieke werk in 3D rondom ons motors te modelleer en dit word tans nie in ons
Die visualisering van klante en wat ons hier sal sien, is die padnetwerkuitset van ons interne dev -instrument
Die Occupancy Network neem videostrome van al ons 80 kameras as insette 'n enkele verenigde volumetriese
besetting in vektorruimte direk vir elke 3D -ligging rondom ons motor
voorspel die waarskynlikheid dat die ligging baie bewoon word, aangesien dit videokontakte het
in staat is om struikelblokke te voorspel wat onmiddellik gesluit is
Vir elke ligging lewer dit ook 'n stel semantiek soos voetgangers van die randsteen
en lae puin as kleur hier gekodeer
Besettingsvloei word ook voorspel vir beweging, aangesien die model 'n algemene netwerk is
dit vertel nie statiese en dinamiese voorwerpe eksplisiet wat dit kan produseer nie en
model
Hierdie netwerk werk tans in alle Teslas met FSD -rekenaars en dit is
Ongelooflik doeltreffend loop ongeveer elke 10 millisekondes met ons neurale versneller
So, hoe kan ons hierdie werk kyk na die argitektuur.
Die kamerakalibrasie en die beelde is hier aan die netwerk gegee, dit is eintlik nie
Die tipiese 8-bis RGB-beeld soos u kan sien uit die eerste beelde bo-op, ons is
gee die 12 bit rou foto -rekeningprent aan die netwerk, want dit het vier
stukkies meer inligting Dit het 16 keer beter dinamiese omvang sowel as verminder
latency Aangesien ons nie meer die verkeerde ISP in Adobe het nie, gebruik ons 'n stel rekords en terug met
FPS as 'n ruggraat om beelde -ruimte -funksies te onttrek, konstrueer ons 'n stel 3D -posisie
navraag saam met die IMG -ruimtefunksies as sleutels en waardes in 'n aandagmodule pas
Die uitset van die aandagmodule is 'n hoë dimensionele ruimtelike kenmerke
Hierdie spesiale kenmerke word tydelik in lyn gebring met behulp van voertuig -odometrie
Om beweging af te lei, hou hierdie ruimtelike temporele kenmerke
deur 'n stel D -omwenteling om die finale besetting en besettingstroomuitset te lewer
Dit word gevorm as 'n vaste grootte bokser grys, wat miskien nie presies genoeg is om op beheer te beplan nie
Om 'n hoër resolusie te kry, produseer ons ook per voxel -funksie -kaarte wat in MLP met 3D -ruimtelike
Puntnavrae om posisie en semantiek op enige arbitrêre plek te kry
Nadat ons die model beter geweet het, kyk ons na 'n ander voorbeeld hier, het ons 'n artikulêre bus wat langs regs geparkeer is
sy ry hier uitgelig as 'n L-vormige bokser as ons nader, die bus begin
beweeg die blou Die voorkant van die wa word blou eerste aangedui dat die model voorspel dat die voorste bus 'n nul het
Besettingsvloei en die S-Bus hou aan om die hele bus blou te beweeg
En u kan ook sien dat die netwerk die presiese kromming van die bus voorspel
Wel, dit is 'n baie ingewikkelde probleem vir die tradisionele netwerk vir objekopsporing, want u moet sien of ek gaan
Gebruik een kuboïed of miskien 'n twee om by die kromming te pas, maar vir beroepnetwerk
Aangesien ons net omgee, is die besetting in die sigbare ruimte en kan ons die kromming presies modelleer
Behalwe die voxel -graad, lewer die besettingsnetwerk ook 'n bestuurbare oppervlak
Die bestuurbare oppervlak het beide 3D -meetkunde en semantiek. Dit is baie nuttig vir beheer, veral vir genesing
en krom paaie die oppervlak en die voxel grys word nie onafhanklik voorspel nie
Voxel Grid sluit eintlik in lyn met die oppervlak hier, ons is op 'n held -soeke waar jy
kan sien dat die 3D -meetkunde van die oppervlak mooi voorspel word
Beplanner kan hierdie inligting gebruik om te besluit, miskien moet ons meer vir die Hillcrest vertraag en ook soos u kan
Sien die voxel -graad in lyn met die oppervlak konsekwent
Behalwe die boksbron en die oppervlak, is ons ook baie opgewonde oor die onlangse deurbraak in neurale lesingsveld of
Nerf Ons kyk na albei bevat 'n paar van die ligkleurfunksies in
Besettingsnetwerkopleiding sowel as die gebruik van ons netwerkuitset as die insettoestand vir NERF
In werklikheid is Ashok baie opgewonde hieroor, dit was 'n rukkie sy UH -persoonlike naweekprojek
Op hierdie senuwees omdat ek dink dat die akademie baie hiervan bou
Stigting modelleer UH vir taal met behulp van tonne groot datastelle vir taal, maar ek dink vir visie -senuwees
gaan die basismodelle vir rekenaarvisie bied omdat dit gegrond is in meetkunde en meetkunde
gee ons 'n lekker manier om toesig te hou oor hierdie netwerke en vries van die vereiste om 'n ontologie en die
Toesig is in wese gratis omdat u hierdie beelde onderskeibaar moet lewer, so ek dink in die toekoms hiervan
Besettingsnetwerk -idee waar u weet dat beelde inkom en dan produseer die netwerk 'n konsekwente
volumetriese voorstelling van die toneel wat dan differensieel gemaak kan word in enige beeld wat waargeneem is i i
Persoonlik dink dit 'n toekoms van rekenaarvisie UH en u weet dat ons op die oomblik 'n paar aanvanklike werk daaraan doen, maar ek
dink in die toekoms beide by Tesla en in die akademie, sal ons sien dat dit hierdie
Die kombinasie van een-skoot voorspelling van volumetriese besetting sal dit wees
my persoonlike weddenskap seksuele, so hier is 'n voorbeeld van vroeë resultaat van 'n
3D -rekonstruksie van ons gratis data in plaas daarvan om te fokus op die perfekte RGB -herprojeksie in die beeldruimte ons
Die primêre doel hier is om die waarskuwings 3D -ruimte vir bestuur akkuraat voor te stel, en ons wil dit vir almal doen
Ons gratis data oor die wêreld in alle weer- en beligtingstoestande en dit is natuurlik baie uitdagend
Probleem en ons is op soek na julle om uiteindelik te help om die besettingsnetwerk op te lei
met 'n groot datastel vir outo -vlak sonder enige mens in die lus en daarmee sal ek na Tim oorgaan om te praat
oor wat dit verg om hierdie netwerk op te lei, dankie Phil
[Applous] Goed, Hey Almal Kom ons praat oor 'n bietjie opleiding
infrastruktuur, so ons het 'n paar video's gesien wat u ken vier of vyf uh dink en omgee
Meer en bekommer ons meer oor baie meer snitte daaroor, so ons het gekyk
Die besettingsnetwerke net van Phil vul net video's, dit neem 1,4 miljard
rame om daardie netwerk op te lei wat u pas gesien het, en as u 'n honderdduisend GPU's het, sou dit een uur duur
Maar as u een GPU het, sal dit honderdduisend uur duur, so dit is nie
'n menslike tydperk wat u kan wag vir u oefenwerk om reg te loop, wil ons vinniger as dit stuur, sodat
beteken dat u parallel moet gaan, sodat u 'n meer rekenaar daarvoor nodig het, dit beteken dat u 'n
Superrekenaar, daarom het ons drie superrekenaars in die huis gebou
van 14 000 GPU's waar ons 10 000 GPU's gebruik vir opleiding en ongeveer vierduisend
GPU's vir outo -etikettering Al hierdie video's word in 30 petabyte van 'n verspreide bestuurde video gestoor
kas, jy moet nie aan ons datastelle dink soos vas nie, laat ons sê soos jy aan jou dink
ImageNet of iets waarmee u weet soos 'n miljoen rame, moet u dit as 'n baie vloeiende ding beskou, sodat ons 'n
'N Halfmiljoen van hierdie video's wat elke dag in en uit hierdie groep vloei
En ons volg 400 000 van hierdie soort Python -video -instansies elke sekonde
Dit is dus baie oproepe wat ons moet vaslê om die behoudsbeleid hiervan te reguleer
verspreide videokas so onderliggend aan dit alles is 'n groot hoeveelheid infrar wat ons bou en bestuur
in die huis sodat u nie net kan koop dat u 40 000 weet nie
GPU's en dan 'n 30 petabytes flash mvme en sit dit net saam en laat ons gaan trein uh dit neem eintlik baie
Werk en ek gaan 'n bietjie daarvan gaan wat u eintlik wil doen, is dat u u versneller wil neem
dat dit die GPU of dojo kan wees waaroor ons later sal praat en omdat dit die duurste is
komponent Dit is waar u u bottelnek wil plaas, en dit beteken dat elke deel van u stelsel is
sal beter moet presteer as hierdie versneller en dit is regtig ingewikkeld
beteken dat u berging die grootte en die bandwydte moet hê om al die data in die nodusse af te lewer
Hierdie nodusse moet die regte hoeveelheid SVE en geheuevermoë hê om in u masjienleer te voed
Raamwerk Hierdie masjienleerraamwerk moet dit dan aan u GPU oorhandig en dan kan u begin oefen, maar dan
moet dit doen oor honderde of duisende GPU op 'n betroubare manier op
logstap en op 'n manier wat ook vinnig is, so jy sal ook 'n interkonneksie nodig hê, baie ingewikkeld, sal ons meer praat
oor dojo in 'n sekonde, so eers wil ek jou na sommige neem
Optimalisering wat ons op ons groep gedoen het, sodat ons baie video's en
Video is baie anders as om te sê opleiding op beelde of teks wat volgens my baie goed gevestigde video is
letterlik 'n dimensie meer ingewikkelde um en daarom moes ons eindig
Om van die opberglaag af na die versneller te eindig en elke stuk daarvan te optimaliseer omdat ons op die fotontelling oefen
Video's wat direk uit ons vloot kom, oefen ons op diegene wat direk plaas, ons plaas dit glad nie
Die manier waarop dit net gedoen word, is dat ons presies na die rame wat ons kies vir ons groep, wat ons laai, insluit
rame waarop hulle afhanklik is, so dit is u iframes of u sleutelrame. Ons pak dit in.
geheue skuif dit in 'n dubbele balk van die GPU en gebruik dan die hardeware -dekodeerder wat net versnel word
Die video dekode
As u dit doen, het meer as 30 opleidingsnelheidstoename vir die besettingsnetwerke ontsluit en basies 'n geheel bevry
SVE om enige ander ding te doen, kan jy nie net met net oefen nie
Video's Natuurlik het u 'n soort grondwaarheid nodig. Uh en uh wat eintlik ook 'n interessante probleem is
Doelwit om u grondwaarheid te stoor, is dat u wil seker maak dat u die waarheid wat u benodig in die
minimale hoeveelheid lêerstelselbedrywighede en laai in die minimale grootte van wat u nodig het om te optimaliseer vir die totale
Kruisgroep deurvoer omdat u 'n rekenaargroep moet sien as een groot toestel wat intern reggestel is
Beperkings en drempels so hiervoor het ons 'n formaat uitgerol
is inheems aan ons wat klein genoem word, ons gebruik dit vir ons grondwaarheid ons funksie -kas en enige afleidingsuitsette
So baie tensors wat daar is, en so net die tekenprent hier, kom ons sê dit is jou uh is jou tafel wat jy is
wil bêre, dan is dit hoe dit sal lyk as u op die skyf uitgerol word, so wat u doen, is dat u alles neem wat u sou doen
Wil u indekseer, byvoorbeeld video -tydstempels wat u alles in die kop sit, sodat u in u eerste kopkop is
Lees u weet presies waarheen u op die skyf moet gaan, as u enige tensors het, gaan u probeer om die
afmetings om 'n ander dimensie laaste te plaas as die aangrensende dimensie en probeer dan ook verskillende soorte
kompressie dan kyk jy watter een die beste was en stoor dan die een, dit is eintlik 'n groot stap as jy dit doen
funksie caching onverstaanbare uitset vanaf die masjienleernetwerk draai om die
afmetings 'n bietjie 'n bietjie kan u tot 20 toename in die doeltreffendheid van die berging kry, as u dit ook stoor
het die kolomme volgens grootte bestel sodat al u klein kolomme en klein waardes saam is, sodat u na 'n soek na 'n
enkele waarde wat u waarskynlik sal oorvleuel met 'n lees oor meer waardes wat u later sal gebruik, sodat u nie hoef te doen nie
Nog 'n lêerstelselbewerking sodat ek kon aangaan en aangaan net aan
op twee projekte aangeraak wat ons intern het, maar dit is eintlik deel van 'n groot deurlopende poging om die te optimaliseer
Bereken dat ons in die huis het, so versamel en saamgevoeg deur al hierdie optimalisering ons nou op te lei
Besettingsnetwerke twee keer so vinnig net omdat dit twee keer so doeltreffend is, en nou as ons 'n klomp meer bereken en gaan
parallel ons kan dit nie binne ure in plaas van dae oplei nie, en daarmee wil ek dit aan oorhandig
die grootste gebruiker van Compute John
Hallo almal my naam is John Emmons, ek lei die Autopilot Vision -span, ek gaan twee onderwerpe saam met u bespreek
Die eerste is vandag hoe ons bane voorspel en die tweede is hoe ons die toekomstige gedrag van ander agente op die pad voorspel
In die vroeë dae van die outopilot het ons die baanopsporingsprobleem as 'n onmiddellike segmenteringstaak vir beeldruimte gemodelleer
Ons netwerk was super eenvoudig, maar dit kon in werklikheid slegs bane van 'n paar verskillende soorte druk
meetkunde spesifiek sou dit die arendbaan wat dit aangrensend kan segmenteer
bane en dan het dit 'n spesiale omhulsel vir vurke gehad en hierdie simplistiese modellering van die probleem saamsmelt
het gewerk vir hoogs gestruktureerde paaie soos snelweë, maar vandag probeer ons 'n stelsel bou
Dit is in staat om baie meer ingewikkelde maneuvers te wees, spesifiek wat ons links en regterdraaie wil maak by kruisings
waar die padtopologie nogal meer ingewikkeld en uiteenlopend kan wees as ons probeer om hierdie simplistiese modellering van die
probleem hier, dit breek net heeltemal af om 'n oomblik terug te neem
Ons probeer hier doen, is om die vonkstel van kreupel gevalle in hul konnektiwiteit te voorspel en wat ons wil doen, is om 'n
neurale netwerk wat hierdie grafiek basies voorspel waar die nodusse die baan -segmente is en die rande kodeer
Verbindings tussen hierdie bane, so wat ons het, is ons baanopsporing
neurale netwerk Dit bestaan uit drie komponente in die eerste komponent wat ons het
omwentelingslae en ander neurale netwerklae wat die video -strome van ons agt kodeer
kameras op die voertuig en lewer 'n ryk visuele voorstelling
Ons verbeter dan hierdie digitale voorstelling met 'n growwe padkaartkaart -data met 'n growwe padkaart waarmee ons kodeer
'N Stel addisionele neurale netwerklae wat ons die baanbegeleidingsmodule noem, is nie 'n HD -kaart nie, maar dit
Bied baie nuttige wenke oor die topologie van bane binne -in kruisings. Die baan tel op verskillende paaie en 'n stel ander eienskappe wat
Help ons die eerste twee komponente hier het 'n
digte tensor wat die soort van die wêreld kodeer, maar wat ons regtig wil doen, is om hierdie digte tensor te omskep in 'n
Slim stel bane in hul konnektiwiteite benader ons hierdie probleem soos 'n beeld
Onderskriftaak waar die inset hierdie digte tensor is en die uitsetteks voorspel word in 'n spesiale taal wat
Ons het by Tesla ontwikkel vir die kodering van bane in hul konnektiwiteite in hierdie taal van bane die woorde en
Tokens is die baanposisies in 3D -ruimte in die ordening van die inleidende wysigers in die tekens
Kodeer die bindingsverhoudinge tussen hierdie bane deur die taak as taal te modelleer
Probleem Ons kan gebruik maak van onlangse outoregressiewe argitekture en tegnieke uit die taalgemeenskap om die veelvoud te hanteer
Modaliteit van die probleem Ons los nie net die rekenaarvisieprobleem by Autopilot nie, ons pas ook die nuutste aan en
Taalmodellering en masjienleer Meer in die algemeen gaan ek nou 'n bietjie meer detail in hierdie taalkomponent
Wat ek hier op die skerm uitgebeeld het, is die satellietbeeld wat die plaaslike omgewing rondom die
voertuig Die stel neusrande is waarna ons die baangrafiek noem, en dit is uiteindelik wat ons uit hierdie neurale wil kom
netwerk Ons begin met 'n leë leisteen, ons wil ons eerste maak
Voorspelling hier by hierdie groen punt Hierdie groen kolletjie -posisie is gekodeer as
'n indeks in 'n kursusrooster wat die 3D -wêreld diskretiseer nou voorspel ons nie hierdie indeks direk nie
Omdat dit te berekenend duur sou wees om dit te doen, is daar net te veel roosterpunte en die voorspelling van 'n kategoriese
Verspreiding hieroor het albei implikasies tydens opleidingstyd en toetstyd, dus wat ons doen, is dat ons die
Wêreld grof, eerstens voorspel ons 'n hittekaart oor die moontlike liggings en dan hou ons op die waarskynlikste plek
Hierop verfyn ons dan die voorspelling en kry die presiese punt
Nou weet ons waar die posisie van hierdie teken is dat ons nie die tipe in hierdie geval ken nie, alhoewel dit die begin van 'n nuwe is
Baan, so ons benader dit as 'n begin -teken en omdat dit 'n ster -teken is, is daar geen
Bykomende eienskappe in ons taal neem ons dan die voorspellings uit hierdie eerste vorentoe en kodeer ons
met behulp van 'n geleerde addisionele inbedding wat 'n stel tensors produseer wat ons kombineer
wat eintlik die eerste woord in ons taal van bane is, voeg ons dit by die u ken die eerste posisie in ons sin hier
Ons gaan dan voort met hierdie proses deur die volgende baanpunt op 'n soortgelyke manier te druk
Nou is hierdie baanpunt nie die begin van 'n nuwe baan nie, dit is eintlik 'n voortsetting van die vorige baan
Dit is dus 'n voortsettingstipe -tipe, dit is nou nie genoeg om dit te weet nie
Hierdie baan is gekoppel aan die voorheen beskermde vlak wat ons wil kodeer vir die presiese meetkunde wat ons doen
regruk 'n stel spline -koëffisiënte, neem ons hierdie baan en kodeer ons dit
Weer en voeg dit by as die volgende woord in die sin, ons gaan voort om hierdie voortsettingsbane te voorspel totdat ons by die
einde van die voorspellingsnet
Dit is nie topologies gekoppel aan daardie pienk punt nie, dit is eintlik besig om van die blou te sorry
punt daar, so dit het 'n vurk tipe en vurk tokens
wys eintlik terug na vorige tokens waaruit die vurk ontstaan het, so jy
kan hier sien, die Fork Point -voorspeller is eintlik die indeks nul, so dit verwys eintlik na tokens dat dit al voorspel word soos jy sou in
taal Ons gaan hierdie proses oor en oor voort totdat ons al die van die
Tokens in die Ling -grafiek en dan voorspel die netwerk die einde van die sintoken
Ja, ek wil net daarop let dat die rede waarom ons dit doen, nie net is omdat ons iets ingewikkeld wil bou nie
Dit voel amper soos 'n volledige masjien hier met neurale netwerke dat ons eenvoudige benaderings probeer doen het
Voorbeeld uh probeer net die bane langs die pad of so iets segmenteer, maar dan is die probleem wanneer
Daar word onsekerheid gesê dat u nie die pad duidelik kan sien nie en daar kan twee bane of drie bane wees, en u kan nie sê nie
'N Eenvoudige segmenteringsgebaseerde benadering sou net 'n soort van 'n 2,5 baan -situasie en die
Postverwerkingsalgoritme sal skreeusnaaks misluk as die voorspellings so is, ja, die probleme eindig nie daar nie
U moet hierdie bindende toestande soos hierdie bindingsbane binne kruisings voorspel, wat net nie moontlik is met die benadering nie
Ashok se melding, daarom moes ons na hierdie soort oorvleuel soos hierdie segmentering net hooi word, maar selfs as jy baie hard probeer
U weet dat hulle op aparte lae plaas, dit is net 'n baie moeilike probleem wat taal net 'n baie aangename raamwerk bied vir moderne
Voorbeeld van 'n posterior in teenstelling met u, weet u om dit alles te probeer doen in na-verwerking
Maar dit stop nie eintlik vir net outopilot reg nie, dit kan weer vir optimus gebruik word, weet ek dat hulle dit nie sou wees nie
bane genoem, maar jy kan jou voorstel dat jy hier in hierdie stadium weet dat jy 'n soort paaie het wat soort van jy weet
plekke waar mense kan loop ja, dit is basies as jy in 'n fabriek is of in 'n huis ken
U kan net die robot vra, laat my asseblief met die kombuis praat, of as u na 'n plek in die fabriek lei
En dan voorspel ons 'n stel paaie wat u sou weet, gaan deur die gangetjies, neem die robot en sê dit okay dit
is hoe u in die kombuis kom, dit gee ons regtig 'n lekker raamwerk om hierdie verskillende paaie te modelleer wat die navigasieprobleem vergemaklik of die
Stroomafbeplanner in orde so uiteindelik waaruit ons kom
Hierdie baanopsporingsnetwerk is 'n stel bane in hul konnektiwiteite wat direk van die netwerk af kom
Geen addisionele stap hier om dit so ver te vereenvoudig nie, weet u digte voorspellings in onontbeerlikes
Dit is slegs 'n direkte ongefilterde uitset van die netwerk
Goed, so ek het 'n bietjie gepraat oor bane, ek gaan kortliks aanraak oor hoe ons die toekomstige paaie in
ander semantiek oor voorwerpe, so ek gaan net vinnig deur twee voorbeelde die video op die
Hier het ons 'n motor wat eintlik 'n rooi lig bestuur en voor ons draai wat ons doen om te hanteer
Situasies soos hierdie is dat ons 'n stel kort tyd Horizon toekomstige trajekte voorspel op alle voorwerpe wat ons kan gebruik
Dit om die gevaarlike situasie hier te voorspel en alles wat u weet, toe te pas rem en stuuraksie is nodig om 'n botsing te vermy
In die video aan die regterkant is daar twee voertuie voor ons.
As ek gelaai word, weet ek nie hoekom die bestuurder besluit het om daar te parkeer nie, maar die belangrikste is dat ons neurale netwerk voorspel het dat dit gestop is
wat is die rooi kleur daar, die voertuig in die ander baan, soos u opmerk, is ook stil, maar dit is 'n mens
Dit is duidelik dat u net wag dat die rooi lig groen word, alhoewel albei voorwerpe stilstaan en geen snelheid het nie, is dit die semantiek wat dit is
regtig belangrik hier sodat ons nie agter die ongemaklike geparkeerde motor vassteek nie
Die voorspelling van al hierdie agentkenmerke bied 'n paar praktiese probleme wanneer u 'n intydse stelsel probeer bou
Ons moet die raamtempo van ons voorwerpafdeling -stapel maksimeer sodat outopilot vinnig op die veranderende omgewing kan reageer
Elke millisekonde maak regtig hier van belang om die afleidingslatensie te minimaliseer. Ons neurale netwerk is in twee fases verdeel
In die eerste fase het ons plekke in 3D -ruimte geïdentifiseer waar agente bestaan
In die tweede fase trek ons dan tensors uit op daardie 3D -plekke voeg dit by met addisionele data wat op die
voertuig en dan weet ons, doen die res van die verwerking van hierdie spesifikasiestap die
neurale netwerk om te fokus, bereken op die gebiede wat die belangrikste is, wat ons uitstekende prestasie gee vir 'n fraksie van die latency -koste
As u dit alles saamstel
die wêreld Dit voorspel ook 'n ryk stel semantiek wat veilige en menslike bestuur moontlik maak
Ek gaan nie dinge aan die straat oorhandig nie, ons sal ons vertel hoe ons al hierdie oulike neurale netwerke op ons FSD -rekenaar bestuur, dankie
[Applous]
Hallo almal, ek is vandag sri, ek gaan 'n blik gee op wat nodig is om hierdie FSC -netwerke in die
motor en hoe kan ons vandag optimaliseer vir die afleidingslatensie uh fokus net op die
FSG Lanes Network waaroor John net gepraat het
Toe u met hierdie baan begin, wou ons weet of ons hierdie FSC Lanes -netwerk op die tripmotor kan bestuur
wat ons interne neurale netwerkversneller is wat ons in die FSD-rekenaar gebou het
Toe ons hierdie hardeware bou, het ons dit eenvoudig gehou en ons het seker gemaak dat dit een kan doen
ding belaglik vinnig digte dot produkte, maar hierdie argitektuur is outomaties
regressief en iteratief waar dit deur verskeie aandagblokke in die binneste lus geknars word
Die produseer yl punte direk by elke stap, so die uitdaging hier was hoe
Kan ons hierdie parse punt voorspelling en yl berekening op 'n digte puntproduk -enjin doen, kom ons kyk hoe ons dit gedoen het
op die reis sodat die netwerk die hittekaart van
mees waarskynlike ruimtelike liggings van die punt nou doen ons 'n boog maksimum en 'n een
hartbewerking wat die een harde kodering van die indeks van die ruimtelike ligging gee
Nou moet ons die inbedding wat met hierdie indeks geassosieer word, kies uit 'n inbeddingstabel wat gedurende
opleiding om dit op reis
Die afmetings van hierdie inbedding sodanig dat ons al hierdie dinge met net matriksvermenigvuldiging kon bereik
Nie net dat ons ook hierdie inbedding in 'n teken -kas wou stoor nie
Dat ons dit nie vir elke iterasie kan hergebruik nie, gebruik dit weer vir toekomstige puntvoorspelling, het ons sommige getrek
truuks hier waar ons al hierdie bedrywighede gedoen het net op die DOT -produkmotor, dit is eintlik lekker dat ons span
Het kreatiewe maniere gevind om al hierdie bedrywighede op die reismotor op maniere te karteer
Dit is nie eens voorgestel toe hierdie hardeware ontwerp is nie, maar dit is nie die enigste ding wat ons moet nie
Doen om hierdie werk te doen, het ons eintlik 'n hele aantal bewerkings en funksies geïmplementeer om hierdie model te maak
samestelling om die inname -akkuraatheid te verbeter, sowel as om prestasie te optimaliseer
Al hierdie dinge het ons gehelp om die 75 miljoen parametermodel net minder as 10 te bestuur
millisekonde van latency wat net 8 watt krag verbruik
Maar dit is nie die enigste argitektuur wat in die motor loop nie, daar is soveel ander argitektuurmodules en netwerke
Ons moet in die motor hardloop om 'n gevoel van skaal te gee. Daar is ongeveer 'n miljard parameters van al die netwerke
Gesamentlike vervaardiging van ongeveer 1000 neurale netwerkseine, so ons moet seker maak
Ons optimaliseer hulle gesamentlik en sodanig dat ons die rekenaar maksimeer
Gebruik deurvloei en verminder die latency, sodat ons 'n samesteller gebou het net vir neurale
netwerke wat die struktuur aan tradisionele samestellers deel soos u kan sien, neem die massiewe
Grafiek van neurale nette met 150K -nodusse en 375K -verbinding neem hierdie ding
verdeel dit in onafhanklike subgrafies en com dwing elkeen daarvan
subgrafies vir die inferensietoestelle, dan het ons 'n neurale netwerk
Linker wat die struktuur deel na die tradisionele skakelaar waar ons hierdie skakeltydoptimalisering uitvoer
Daar los ons 'n aflynoptimaliseringsprobleem UH op met rekenaargeheue en geheue
bandwydte beperkings sodat dit 'n geoptimaliseerde skedule het wat in die motor uitgevoer word
Op die runtime het ons 'n basterskeduleringstelsel ontwerp wat basies doen
Heterogene skedulering op een SOC en verspreide skedulering oor albei die SoC's om hierdie netwerke in 'n model te laat loop
parallelle mode om 100 druppels rekenaarbenutting te kry, moet ons oor al die
lae sagteware van die instelling van die netwerkargitektuur die samesteller alles
Die manier om 'n lae -latency hoë bandwydte RDMA -skakel oor beide die SRC's te implementeer en in werklikheid nog dieper te gaan
Die begrip en optimalisering van die kas samehangende en nie-samehangende datapaaie van die versneller in die SOC Dit is baie
van optimalisering op elke vlak om seker te maak dat ons die hoogste raamkoers kry en soos elke millisekonde tel
hier en dit is dit is net die dit is die
visualisering van die neurale netwerke wat in die motor loop, is dit ons digitale brein in wese soos u kan sien
Hierdie bewerkings is niks anders as net die matriksvermenigvuldiging om 'n paar regte bedrywighede wat in die motor loop nie
Om hierdie netwerk met 'n miljard parameters op te lei of op te lei, benodig u baie gemerkte data, sodat Aegon gaan praat
oor hoe bereik ons dit met die outo -etiketteringspyplyn
dankie uh dankie sherry
uh hi almal ek is Jurgen Zhang en ek lei 'n meetkundige visie by Autopilot
So ja, kom ons praat oor motoretikettering
Ons het dus verskillende soorte etiketteringsraamwerke om verskillende soorte netwerke te ondersteun, maar ek wil vandag graag
Fokus hier op die ongelooflike bane net om suksesvol op te lei en te veralgemeen
Hierdie netwerk na oral waar ons dink dat ons tien miljoene reise van
waarskynlik een miljoen kruising of selfs meer so
Hoe om dit dan te doen, sodat dit beslis haalbaar is om voldoende te kry
hoeveelheid reise omdat ons alreeds soos Tim vroeër verduidelik het, ons het reeds 500 000 reise per dag kontantkoers
Um is egter 'n baie uitdagende tegniese probleem om al hierdie data in 'n opleidingsvorm om te skakel
Om hierdie uitdaging op te los, het ons verskillende maniere van hand- en outo -etikettering probeer
Die eerste kolom tot die tweede van die tweede na die derde plek het elke voorskot ons byna 100x verbetering in
deurset, maar nog steeds UH het ons 'n nog beter motoretiketmasjien gewen wat kan voorsien
Voorsien verskaffers van goeie gehalte diversiteit en skaalbaarheid
Om aan al hierdie vereistes te voldoen, ten spyte van die groot hoeveelheid ingenieurspoging wat hier benodig word, het ons 'n
Nuwe bestel-etiketteringsmasjien aangedryf deur meervoudige rekonstruksie, sodat dit 5 miljoen uur kan vervang
Handmatige etikettering met net 12 uur op groep vir etikettering van 10 000 reise
So hoe ons opgelos het, is daar drie groot stappe. Die eerste stap is 'n hoë presisie -baan en struktuurherstel deur
Multi-kamera visuele traagheids-odometrie, so hier word al die funksies, insluitend grondoppervlak, afgelei van video's
deur neurale netwerke wat dan in die vektorruimte opgespoor en gerekonstrueer word
Die tipiese drywingstempo van hierdie baan in die motor is dus soos 1,3 sentimeter
per meter en 0,45 milli radiaan per meter, wat redelik ordentlik is, met inagneming van die kompakte rekenaar daarvan
vereiste as die hersteldiens en rou besonderhede word ook as 'n sterk gebruik
Voorligting vir die latere handverifiëringstap Dit is ook in elke FSD aangeskakel
voertuig sodat ons voorafverwerkte trajekte en strukture saam met die Trip-data kry
Die tweede stap is multi-2-rekonstruksie, wat die groot en kernstuk van hierdie masjien is
Die video wys dus hoe die voorheen getoonde reis gerekonstrueer en in lyn is
met ander reise basies ander reise van verskillende mense, nie dieselfde voertuig nie, so dit word deur meerdere gedoen
Internetstappe soos kursusbelyning paarsgewys ooreenstem met die optimalisering van gewrigte en verdere oppervlakverfyning
Uiteindelik kom die menslike ontleder in en finaliseer die etiket
Dus is elke gelukkige stappe reeds ten volle op die groep, so die
Die hele proses duur gewoonlik net 'n paar uur
Die laaste stap is eintlik outomaties etiketteer die nuwe reise
Hier gebruik ons dieselfde enjin met 'n multi-trip-belyning, maar slegs tussen voorafgeboude rekonstruksie en elke nuwe
reis, so dit is baie eenvoudiger as om al die snitte heeltemal te rekonstrueer
Daarom neem dit slegs 30 minute per reis na 'n ander etiket in plaas van handleiding
'n paar uur handmatige etikettering en dit is ook die sleutel tot skaalbaarheid
van hierdie masjien skaal hierdie masjien maklik so lank soos ons
het berekenings- en reisdata beskikbaar, sodat ongeveer 50 bome nuut bestel het
Hier word gemerk en sommige van hulle word hier getoon, so 53 uit verskillende voertuie
Dit is dus hoe ons die ruimtetydskyfies van die wêreld inneem en omskep in
Die netwerk toesig ja, een ding wat ek graag wil opmerk, is dat dit weer net gepraat het oor hoe ons outomaties is
etiketteer ons bane, maar ons het motorarbeiders vir byna elke taak wat ons doen, insluitend ons beplanner en baie van
Dit is volledig outomaties soos geen mense wat betrokke is byvoorbeeld vir voorwerpe of ander kinematika nie
Futures alles kom net van outo -etikettering en dieselfde is ook waar vir besetting en ons het regtig net
het 'n masjien rondom hierdie ja gebou, so as jy nie meer een skyfie kan teruggaan nie
Dit staan parallel op die groep, so dit klink redelik eenvoudig, maar
Dit was regtig nie, miskien is dit lekker om te deel hoe so iets oor UM kom, so 'n ruk gelede het ons nie gehad nie
motoretikettering glad nie en dan maak iemand 'n draaiboek wat begin werk, dit begin beter werk totdat ons 'n
volume wat redelik hoog is en ons het duidelik 'n oplossing nodig, en daar was dus twee ander ingenieurs in
Ons span wat soos u was, weet dit is 'n interessante ding wat u weet wat ons nodig het om 'n hele grafiek te bou
in wese python -funksies dat ons die een na die ander eers moet hardloop, trek jy die snit, dan doen jy 'n bietjie skoonmaak
'n bietjie netwerk -inferensie dan nog 'n netwerk -afleiding totdat u dit uiteindelik regkry, maar u moet dit as 'n
groot skaal, so ek sê ek sê vir hulle dat ons waarskynlik moet skiet vir u weet 100 000 snitte per dag of soos 100 000 items
Dit lyk goed en daarom sê die ingenieurs goed dat ons kan doen, weet jy 'n bietjie postgres en 'n bietjie
van elmboogvet ons kan dit doen, maar ons is 'n bietjie later en ons doen 20
miljoen van hierdie funksies elke dag weer, trek ons ongeveer 'n halfmiljoen in
Knipsels en op diegene wat ons 'n groot aantal funksies het, elkeen op 'n streaming, en dit is die soort rug
einde infra wat ook nodig is om nie net opleiding te doen nie, maar ook outo -etikettering ja, dit is regtig soos 'n fabriek
produseer etikette en soortgelyke produksielyne lewer UH -inventaris van gehalte op, soos al dieselfde konsepte wat hierop toegepas word
Etiketfabriek UH wat vir u van toepassing is, ken die fabriek vir ons motors wat reg is
okay uh dankie uh so ja so afsluiting
Hierdie afdeling UH, ek wil graag 'n paar meer uitdagende en interessante voorbeelde vir netwerke deel en selfs
Vir mense is dit waarskynlik van bo af soos voorbeelde vir 'n gebrek aan leuens of mistige nag of rotonde
en okklusies deur swaar okklusies deur geparkeerde motors en selfs reënerige nag met hul reëndruppels op kameralense
Dit is uitdagend, maar sodra hul oorspronklike tonele volledig deur ander snitte gerekonstrueer word
Outomaties gemerk sodat ons kaarte nog beter kan ry deur hierdie uitdagende scenario's
Laat ek nou die mikrofoon aan David deurgee om meer te wete te kom oor hoe SIM die nuwe wêreld bo -op hierdie etikette skep, dankie
julle
Weereens baie dankie my naam is David en ek gaan oor simulasie praat, so simulasie speel 'n kritieke rol in
die verskaffing van data wat moeilik is om te bron en of moeilik is om te etiketteer, maar 3D -tonele is berug
om byvoorbeeld die gesimuleerde toneel wat agter my speel, te produseer
komplekse kruising vanaf Marketstraat in San Francisco sou dit twee weke duur
Kunstenaars om te voltooi en vir ons is dit pynlik stadig, maar ek gaan praat oor die gebruik
Jaegan se outomatiese grondwaarde -etikette saam met 'n paar splinternuwe gereedskap wat ons in staat stel om dit prosedureel te genereer
toneel en baie hou daarvan in net vyf minute, dit is 'n duisend keer vinniger as voorheen
Laat ons dus in ons toneel ingaan soos hierdie geskep word, begin ons deur die outomatiese grond te pyp
Waarheid etikette in ons gesimuleerde wêreldskepper -gereedskap in die sagteware Houdini, begin met padgrens
Etikette Ons kan 'n soliede padnetwerk genereer en dit weer met die baangrafieketikette-etikette weergee
Besonderhede soos kruispad helling en gedetailleerde vermenging van materiaal
Vervolgens kan ons die lyndata gebruik en meetkunde oor sy oppervlak vee en dit na die pad projekteer om baanverf te skep
plakkers dan met behulp van mediaanrande wat ons kan kweek
Eilandgeometrie en bevolk dit met gerandomiseerde blare Dit verander die sigbaarheid van die toneel drasties
Nou kan die buitewêreld gegenereer word deur 'n reeks gerandomiseerde heuristieke, 'n modulêre bouopwekkers
Skep visuele obstruksies terwyl voorwerpe wat willekeurig geplaas word, soos brandkrane die kleur van die krommes kan verander
Bome kan blare onder dit verduisterende lyne of rande laat val
Vervolgens kan ons kaartdata inbring om posisies in te lig oor dinge soos verkeersligte of stoptekens wat ons kan opspoor
Dit is normaal om belangrike inligting soos die aantal bane te versamel en selfs akkurate straatname op die
teken hulself hierna met behulp van baangrafiek, ons kan die baanverbinding en die rigting van die rigting bepaal
Padmerke op die pad en hulle vergesel padtekens en uiteindelik met baangrafiek self
kan die aanpassing van die baan en ander nuttige statistieke bepaal om ewekansige verkeerspermutasies insider -simulator te veroorsaak
En dit is weer outomaties geen kunstenaars in die lus nie en gebeur binne enkele minute, en dit stel ons nou op om te doen
'n paar mooi dinge, want alles is gebaseer op data en heuristieke wat ons kan begin fuzz
parameters om visuele variasies van die enkelgrondwaarheid te skep, dit kan so subtiel wees soos voorwerpplasing en willekeurig
Materiaal omruil na meer drastiese veranderinge soos heeltemal nuwe biome of liggings van die omgewing soos stedelike
Voorstedelik of landelik Dit stel ons in staat om oneindige geteikende permutasies vir spesifieke te skep
grondwaarhede waarvoor ons meer grondwaarheid nodig het, en dit alles gebeur binne 'n klik van 'n
knoppie en ons kan selfs hierdie een stap verder neem deur ons grondwaarheid te verander
Sê self dat John wil hê dat sy netwerk meer aandag moet gee aan die rigtinggewende padmerke
Om 'n komende gevangene linkerbaan beter op te spoor, kan ons ons baangrafiek binne -in verander
die simulator om mense te help om heeltemal nuwe vloei deur hierdie kruising te skep om te help
Fokus die netwerk se aandag op die padmerke om meer akkurate voorspellings te skep, en dit is 'n goeie voorbeeld van hoe dit
Gereedskap stel ons in staat om nuwe data te skep wat nooit uit die regte wêreld versamel kan word nie
En die ware krag van hierdie instrument is in sy argitektuur en hoe ons alle take parallel met oneindig kan uitvoer
Skaal sodat u die Tile Creator -instrument in aksie gesien het om die grondwaarheid te omskep
Etikette in hul eweknieë Volgende kan ons ons Tile Extractor -instrument gebruik
Om hierdie gegewens in Geohash -teëls te verdeel, ongeveer 150 meter vierkantig in grootte
Ons stoor dan die data uit in aparte meetkunde- en instansielêers. Dit gee ons 'n skoon bron van data wat maklik is
las en stel ons in staat om die enjin vir die toekoms vir die toekoms te lewer
dan met behulp van 'n teëllaaierinstrument kan ons 'n aantal van die kasteëls oproep met behulp van 'n Geohash -ID wat ons tans doen
Ongeveer hierdie vyf by vyf teëls of drie by drie wat gewoonlik rondom vloothotspots of interessante landgrafiek gesentreer is
Liggings in die teëllaaier skakel ook hierdie teëlstelle in U -bates vir verbruik
deur die onwerklike enjin en gee u 'n voltooide projekproduk uit wat u in die eerste skyfie gesien het
En dit stel ons regtig op vir grootte en skaal soos u op die kaart agter ons kan sien
Ons kan maklik die meeste van die stadstrate in San Francisco genereer, en dit het nie jare of selfs maande se werk geneem nie, maar
Twee weke vir een persoon kan ons aanhou om almal te bestuur en te groei
Hierdie data wat ons PDG -netwerk binne die gereedskap gebruik, stel ons in staat om te gooi
Bereken daarop en regenereer al hierdie teëlstelle oornag. Dit verseker dat alle omgewings van
konsekwente kwaliteit en funksies wat baie belangrik is vir opleiding, aangesien nuwe ontologieë en seine voortdurend is
vrygestel en nou volle sirkel kom, want ons
het al hierdie teëlstelle gegenereer uit grondwaarheidsdata wat al die vreemde verwikkeldhede uit die regte wêreld bevat
En ons kan dit kombineer met die prosedurele visuele en verkeersvariëteit om onbeperkte geteikende data vir die
netwerk om van te leer en dit sluit die SIM -afdeling af wat ek aan Kate sal deurgee om te praat oor hoe ons kan
Gebruik al hierdie data om outopilot te verbeter dankie
Dankie David Hallo almal, my naam is Kate Park en ek is hier om te praat oor die datakoma wat die proses is waarmee ons
Verbeter ons neurale netwerke via data, ons gaan u wys hoe ons intervensies bepaal
via data en loop u deur die lewe van hierdie spesifieke snit in hierdie scenario
Autopilot nader 'n draai en voorspel verkeerd dat die voertuig wat vir verkeer gestop is, en dus
'n voertuig wat ons sou vertraag, want in werklikheid is daar niemand in die motor nie. Dit is net ongemaklik geparkeer. Ons het dit gebou
gereedskap om die verkeerde voorspellings te identifiseer, korrigeer die etiket en kategoriseer dit
Knip in 'n evalueringsstel Hierdie spesifieke snit is een van 126
dat ons as uitdagende geparkeerde motors op beurte gediagnoseer het
infra ons kan hierdie evalueringsstel saamstel sonder enige ingenieursbronne
vir hierdie spesifieke uitdaging om die uitdaging van die uitdaging op te los
Vereis duisende voorbeelde soos dit en dit is iets wat Tesla kan doen, gebruik ons ons data eenvoudig
aankope van infra -versoekdata en gebruik die gereedskap wat voorheen getoon is om die
Etikette deur chirurgies die verkeerde voorspellings van die huidige model te teiken, voeg ons slegs die waardevolste by
Voorbeelde van ons opleidingsstel Ons maak chirurgies op 13 900 snitte en UH
omdat dit voorbeelde was waar die huidige model sukkel, hoef ons nie eens die modelargitektuur a te verander nie
Eenvoudige manier om met hierdie nuwe waardevolle gegewens op te dateer, is genoeg om die uitdagingssaak op te los, sodat u sien dat ons nie meer voorspel nie
daardie kruisingsvoertuig so gestop soos in oranje getoon, maar geparkeer soos in rooi aangetoon
In die akademie sien ons gereeld dat mense data konstant hou, maar by Tesla
Die teendeel wat ons keer op keer sien dat data een van die beste, indien nie die mees deterministiese hefboom is nie
Om hierdie intervensies op te los, het ons u net die datasjinlus gewys
vir een uitdaging geval, naamlik hierdie geparkeerde motors by draaie, maar daar is baie uitdagingsgevalle, selfs vir een sein van
Voertuigbeweging Ons pas hierdie datakommotorlus toe op elke enkele uitdaging wat ons gediagnoseer het of dit busse is
Curvy Roads stop voertuie parkeerterreine en ons voeg nie net data by sodra ons nie
Doen dit weer en weer om die semantiese in werklikheid te vervolmaak. Ons het ons voertuigbewegingssein vyf keer opgedateer
En met elke gewigsopdatering wat op die nuwe data opgelei is, stoot ons ons voertuigbewegings akkuraatheid op en op
Hierdie data -enjinraamwerk is van toepassing op al ons seine of dit 3D is
multi-cam-video, of die data 'n mens gemerk is wat outomaties gemerk is of gesimuleer word, of dit nou 'n aflynmodel is of 'n
Aanlyn modelmodel en Tesla kan dit op skaal doen vanweë die vloot
Voordeel van die infra wat ons enjinspan gebou het en die etiketteringsbronne wat ons netwerke voed
Om al hierdie data op te lei, benodig ons 'n groot hoeveelheid rekenaar, so ek sal dit aan Pete en Ganesh oorhandig om oor te praat
Die Dojo Supercomputing -platform dankie [applous]
Dankie dankie Katie
dankie almal dankie dat jy daar in is, ons is amper daar, my naam is pete bannon ek bestuur die gewoonte
silikon- en lae spanningspanne by Tesla en my naam is Ganesh Venkat ek loop die
Doji -program
[Applous] Dankie dat ek gereeld gevra word waarom is 'n motor
Maatskappy Bou 'n superrekenaar vir opleiding en hierdie vraag fundamenteel
Verstaan die aard van Tesla in sy hart Tesla is 'n harde tegnologie
Onderneming regoor die onderneming werk mense hard aan wetenskap en ingenieurswese
Om die fundamentele begrip en metodes wat ons beskikbaar het, te bevorder
Om motors energie -oplossings robotte en enigiets anders te bou, kan ons dit doen
Verbeter die menslike toestand regoor die wêreld Dit is 'n super opwindende ding om deel te wees en dit is 'n voorreg om 'n baie
Klein stuk daarvan in die halfgeleiergroep vanaand gaan ons 'n bietjie oor dojo praat en jou 'n
Opdatering oor wat ons die afgelope jaar kon doen, maar voordat ons dit doen, wou ek 'n bietjie gee
agtergrond oor die aanvanklike ontwerp wat ons 'n paar jaar gelede begin het toe ons begin het, was om 'n
aansienlike verbetering aan die opleidingsvertraging vir ons outopilot -span van sommige van
Die grootste neurale netwerke wat hulle vandag opgelei het, loop langer as 'n maand, wat hul vermoë om vinnig te belemmer, belemmer
ondersoek alternatiewe en evalueer dit sodat u weet dat 'n snelheid van 30x sou wees
regtig lekker as ons dit op 'n mededingende en -energie -mededingende manier kan voorsien
Om dit te kan doen, wou ons 'n skyfie bou met baie rekenkundige rekenkunde
eenhede wat ons met 'n baie hoë doeltreffendheid kon benut en ons het baie tyd spandeer om te bestudeer of ons dit kan doen
met behulp van DRM verskillende verpakkingsidees wat almal misluk het en op die ou end alhoewel
Dit het gevoel soos 'n onnatuurlike handeling wat ons besluit het om DRAM as die primêre opbergingsmedium vir hierdie stelsel te verwerp en eerder te fokus
op SRAM ingebed in die chip SRAM bied ongelukkig 'n beskeie
hoeveelheid kapasiteit, maar buitengewoon hoë bandwydte en baie lae latency en dit stel ons in staat om hoë gebruik te bewerkstellig
met die rekenkundige eenhede die keuses
Van die spesifieke keuse het gelei tot 'n hele klomp ander keuses, byvoorbeeld as u virtuele geheue wil hê
bladsy tafels Hulle neem baie ruimte in. Ons het nie ruimte gehad nie, so geen virtuele geheue nie; ons het ook nie onderbreek nie
Accelerator is 'n blote bindingsrob stuk hardeware wat aan 'n samesteller aangebied word
In die samesteller is dit verantwoordelik vir die skedulering van alles wat op 'n terministiese manier gebeur, sodat daar nie nodig is nie of
Selfs die begeerte na onderbrekings in die stelsel het ons ook verkies om model te volg
parallelisme as 'n opleidingsmetodologie wat nie die tipiese situasie is nie
Die meeste masjiene gebruik deesdae data -parallelisme wat bykomende geheuekapasiteit verbruik wat ons natuurlik nie het nie
Dus het al hierdie keuses ons daartoe gelei om 'n masjien te bou wat redelik radikaal is
Anders as wat vandag beskikbaar is, het ons ook 'n hele klomp ander doelwitte gehad, een van die belangrikste was nee
perke, so ons wou 'n rekenaarstof bou wat op 'n ongebonde manier sou skaal vir die grootste deel wat ek natuurlik bedoel
Daar is nou en dan fisieke grense, maar jy weet amper of jou model was
Te groot vir die rekenaar, jy moes net 'n groter rekenaar koop, dit is waarna ons vandag gesoek het, die Way -pakket
masjiene word verpak, daar is 'n redelike vaste verhouding van byvoorbeeld GPU CPU's en
en DRAM -kapasiteit en netwerkvermoë en ons wou regtig alles verontdeel, sodat ons namate modelle ontwikkel het
wissel die verhoudings van die verskillende elemente en maak die stelsel meer buigsaam om aan die behoeftes van die
Autopilot -span ja, en dit is so waar, soos geen perke -filosofie ons leidende ster was nie
al die pad van al ons keuses was rondom dit en en vir die
punt dat ons nie wou hê dat die tradisionele datasentruminfrastruktuur ons moet beperk nie
kapasiteit om hierdie programme vinnig uit te voer
Daarom is jammer daaroor, dit is die rede waarom ons geïntegreer het
vertikaal ons datasentrum se hele datasentrum deur 'n vertikale te doen
Integrasie van die datasentrum Ons kon nuwe doeltreffendheidsvlakke uittrek. Ons kan krag optimaliseer
Afleweringsverkoeling en stelselbestuur regoor
die hele datasentrumstapel eerder as om boks per vak te doen en dit te integreer
daardie bokse in datasentrums en om dit te doen, wou ons ook
integreer vroeg om die grense van skaal UH vir ons uit te vind
Sagteware -werklading sodat ons dojo -omgewing in ons outopilot -sagteware baie vroeg geïntegreer het en baie geleer het
lesse en vandag gaan UH Bill Chang oor ons hardeware -opdatering sowel as sommige
van die uitdagings wat ons op die pad gehad het, en Rajiv Kurian sal u 'n
Kyk na ons samesteller -tegnologie en gaan oor sommige van ons oulike resultate
net daar gaan jy
dankie pete dankie ganesh um ek begin vanaand met 'n hoë vlak
visie van ons stelsel wat sal help om die weg te stel vir die uitdagings en die probleme wat ons is
oplos en dan ook hoe sagteware dit dan vir prestasie sal benut
Nou is ons visie vir dojo om 'n enkele verenigde te bou, 'n baie groot
Een sagteware sou 'n naatlose rekenaarvlak sien met wêreldwyd aanspreeklik
baie vinnige geheue en alles verbind met eenvormige hoë bandwydte en
Lae latency nou om dit te besef wat ons moet gebruik
digtheid om prestasie te bereik nou gebruik ons tegnologie om hierdie digtheid te kry om die vlakke van
hiërargie tot by die skaal uit die skaalstelsels
nou het Silicon Technology dit gebruik, dit het dit al dekades lank gedoen
het die wet van Moore gevolg vir digtheid en integrasie om prestasiekaal te kry
nou 'n belangrike stap om te besef dat visie ons opleidingsteël was, kan ons nie net 25 sterftes integreer nie
buitengewoon hoë bandwydte, maar ons kan dit op enige aantal bykomende teëls skaal deur dit net aanmekaar te koppel
Nou verlede jaar het ons ons eerste funksionele opleidingsteëls ten toon gestel en ons het destyds reeds werklading gehad
dit en sedertdien werk die span hier hard en ywerig om te ontplooi
Dit op skaal nou het ons ongelooflike vordering gemaak en baie mylpale gehad en van
kursus het ons baie onverwagte uitdagings gehad, maar dit is waar ons vinnig misluk
Filosofie het ons in staat gestel om ons grense te stoot
Die druk van die digtheid vir prestasie bied nou alle nuwe uitdagings. Een gebied is kraglewering
Hier moet ons die krag aan ons Compute -matrijs lewer, en dit beïnvloed direk
Ons toplyn -berekeningsprestasie, maar ons moet dit doen met ongekende digtheid wat ons moet ooreenstem met ons
Die toonhoogte met 'n kragdigtheid van byna een amp per millimeter vierkantig
En as gevolg van die uiterste integrasie, moet dit 'n veelvuldige vertikale vlak wees
kragoplossing en omdat daar 'n komplekse heterogene materiaal is, stapel op
Ons moet die materiaaloorgang noukeurig bestuur, veral CTE
Waarom is die koëffisiënt van termiese uitbreiding in hierdie geval 'n fundamentele materiële eienskap
En as dit nie noukeurig bestuur word nie, sou die stapel homself letterlik uitmekaar ruk
Daarom het ons hierdie poging begin deur saam met verkopers te werk om dit te lewer om dit te ontwikkel
kragoplossing, maar ons het besef dat ons hierdie interne moet ontwikkel
Nou om die balansskedule en die risiko van vinnige iterasies op te stel om te ondersteun
Beide ons stelsel Bring en sagteware -ontwikkeling en ook om die optimale ontwerp te vind en
Stapel op wat aan ons finale produksiedoelwitte sou voldoen en uiteindelik kon ons CTE met meer as 50 persent verminder
en voldoen aan ons prestasie met 3x oor ons aanvanklike weergawe
Nou onnodig om te sê om hierdie optimale materiaal op te vind terwyl u maksimeer
Prestasie by digtheid is uiters moeilik
Nou het ons wel onverwagte uitdagings gehad. Hier is 'n voorbeeld waar ons die
grense van integrasie wat gelei het tot komponentfoute
Dit het begin toe ons tot groter en langer werklading opskaal, en dan tussenmateriaal af en toe 'n enkele
Die webwerf op 'n teël sou nou misluk, het hulle as herstelbare mislukkings begin, maar terwyl ons baie gedruk het
Hoër en hoër krag sou permanente mislukkings word
Om hierdie mislukking te verstaan, moet u verstaan waarom en hoe ons ons bou
Kragmodules wat digtheid op elke vlak oplos, is die IS
is die hoeksteen van die bereiking van ons stelselprestasie nou omdat ons x y -vlak gebruik word
hoë bandwydte kommunikasie Alles anders moet vertikaal opgestapel word
Dit beteken dat alle ander komponente anders as ons sterf in ons kragmodules moet wees
Dit sluit nou ons klok en ons kragbronne en ook ons stelselbeheerders in
Nou in hierdie geval was die mislukkings te wyte aan die verlies van die klokuitset van ons ossillators
en na 'n uitgebreide ontfout het ons gevind dat die oorsaak daarvan te wyte was aan vibrasies op die module vanaf
Piëzo -elektriese effekte ons nabygeleë kondenseerders
Nou is sangdoppies nie 'n nuwe verskynsel nie en is in werklikheid baie algemeen in kragontwerp
Maar gewoonlik word klokskyfies in 'n baie stil gebied van die bord geplaas en gereeld
nie beïnvloed deur kragstroombane nie, maar omdat ons hierdie vlak van integrasie moes bereik
word nou in 'n baie nabye omgewing geplaas as gevolg van ons skakelfrekwensie en
Toe het die vibrasie -resonansie geskep dat dit outo -vlak vibrasie op ons MEMS veroorsaak het
ossillator wat veroorsaak het dat dit nou kraak, die oplossing vir hierdie probleem is 'n
Meervoudige benadering Ons kan die vibrasie verminder deur sagte terminale pette te gebruik
Ons kan ons MEMS -deel met 'n laer Q -faktor vir die buitenste vlak rigting opdateer
En ons kan ook ons skakelfrekwensiefrekwensie opdateer om die resonansie verder van hierdie af te stoot
sensitiewe bande nou toevoeg tot die digtheid uh by
Die stelselvlak wat ons baie vorder op infrastruktuurvlak
Ons het geweet dat ons elke aspek van die datasentruminfrastruktuur moet ondersoek
Om ons ongekende krag en koeldigtheid te ondersteun
Ons het 'n volledig pasgemaakte CDU ingebring om Dojo se digte verkoeling te ondersteun
vereistes en die ongelooflike deel is dat ons dit kan doen teen 'n fraksie van die koste teenoor die aankoop van die rak en
verander dit en aangesien ons dojo -kabinet genoeg krag en verkoeling integreer om by 'n
hele ry standaard IT -rakke Ons moet ons kabinet noukeurig ontwerp en
infrastruktuur saam en ons het al verskeie iterasies van hierdie kabinet deurgemaak om te optimaliseer
Dit en vroeër in hierdie jaar het ons begin om ons krag en verkoeling te toets
infrastruktuur en ons kon dit oor twee megawatt druk voordat ons ons substasie laat val en 'n oproep van die
stad ja nou verlede jaar het ons net 'n
'n paar komponente van ons stelsel Die pasgemaakte D1 Die en die opleidingsteëls
Ons het die uitgangspod gespot as ons einddoel deur die oorblywende dele van ons stelsel wat nodig is om te bou
Uit hierdie uitgangspod is die stelselbak 'n belangrike deel van
As ons ons visie van 'n enkele versneller besef, kan ons naatloos naatloos wees
Verbind teëls nie net binne die kabinet nie, maar ook tussen kaste
Ons kan hierdie teëls met 'n baie nou spasiëring oor die hele versneller verbind
En dit is hoe ons ons eenvormige kommunikasie bereik, dit is 'n gelamineerde busbalk wat dit toelaat
ons om baie hoë krag meganiese en termiese ondersteuning te integreer in 'n uiters digte integrasie
Dit is 75 millimeter hoog en ondersteun ses teëls op 135 kilogram
Dit is die ekwivalent van drie tot vier volledig gelaaide hoëprestasie -rakke
Vervolgens moet ons data na die opleidingsteëls voer. Dit is waar ons die Dojo -koppelvlakverwerker ontwikkel het
Dit bied ons stelsel 'n hoë bandwydte -dram om ons opleidingsdata op te stel
En dit bied volledige geheue bandwydte aan ons opleidingsteëls met behulp van TTP ons gebruik
protokol wat ons kan gebruik om oor ons hele versneller te kommunikeer, dit het ook 'n hoë snelheid Ethernet
Help ons om hierdie pasgemaakte protokol oor standaard Ethernet uit te brei en ons bied inheemse hardeware -ondersteuning
Hiervoor met min tot geen sagteware -oorhoofse koste en laastens kan ons daaraan koppel
Deur 'n standaard Gen 4 PCIe -koppelvlak
Nou koppel ons 20 van hierdie kaarte per skinkbord en dit gee ons 640 gigabyte hoog
Bandwydte -dram en dit bied ons verdeelde geheuelaag vir ons opleidingsteëls
Hierdie kaarte is 'n hoë bandwydte -inname -pad deur PCIe en Ethernet
Dit bied ook 'n hoë tempox z-verbondenheidspad wat kortpad oor ons groot dojo moontlik maak
Versneller nou integreer ons die gasheer
Direk onder ons stelselbakkie bied hierdie gashere ons inname -verwerking en koppel aan ons koppelvlak
verwerkers deur middel van PCIe Hierdie gashere kan hardeware -video voorsien
dekodeerondersteuning vir video -gebaseerde opleiding en ons gebruikersaansoeke land hierop
gasheer wat ons so kan voorsien van die standaard x86 linux -omgewing
Nou kan ons twee van hierdie samestellings in een kabinet plaas en dit met oortollige kragbronne koppel wat direk doen
Omskakeling van drie fase 480 volt AC -krag na 52 volt DC krag
Deur nou op elke vlak op digtheid te fokus, kan ons die visie van 'n enkeling besef
Versneller begin nou met die eenvormige nodusse op ons pasgemaakte D1 -die
Ons kan dit in ons volledig geïntegreerde opleidingstel aan mekaar verbind en dan uiteindelik naatloos verbind
hulle oor die kabinetsgrense om ons dojo -versneller te vorm
en almal saam kan ons twee volledige versnellers in ons uitgangspod vir 'n
gekombineer een exaflop van ml bereken nou almal kan altesaam hierdie hoeveelheid van
Tegnologie en integrasie is nog nooit 'n paar keer in die
Geskiedenis van Compute Next Ons sal sien hoe sagteware dit kan benut om hul prestasie te versnel
[Applous]
Dankie Bill My naam is Rajiv en ek gaan 'n paar nommers praat, sodat ons sagtewarestapel met die PI begin
Torch -uitbreiding wat spreek tot ons toewyding aan een standaard Pytorch -modelle buite die kassie
Ons gaan meer praat oor ons JIT -samesteller en die inname -pypleiding wat die hardeware met data voed
Op 'n abstrakte opvoering van die tops Times Gebruikstye Versnellingsbesetting
Ons het gesien hoe die hardeware piekprestasie bied, is die taak van die samesteller om die gebruik van die
hardeware terwyl die kode daarop loop, en dit is die taak van die inname -pypleiding om seker te maak dat data gevoer kan word
By deurset hoog genoeg is dat die hardeware nooit honger ly nie, so laat ons praat oor waarom kommunikasie
Dit is moeilik om gebonde modelle te skaal, maar voor dit kyk na die rede waarom Resnet 50 soos modelle makliker is om u te skaal
Begin met 'n enkele versneller, loop die vorentoe en agterlike passe gevolg deur die optimiseerder
as om dit op te skaal, voer u verskeie eksemplare hiervan op verskeie versnellers en terwyl die gradiënt geproduseer word deur
Die terugwaartse pas moet verminder word en dit stel 'n mate van kommunikasie wat dit kan gedoen word
agtertoe slaag hierdie opstelling amper goed
lineêr vir modelle met veel groter aktiverings
Ons het 'n probleem sodra ons die vorentoe wil loop, slaag die groepgrootte wat in 'n enkele pas
Versneller is dikwels kleiner as die groepnormoppervlak, dus om hierdie navorsers te laat loop, voer hierdie opstelling tipies op veelvuldige
versnellers in die sinkronisasie -groepnormmodus Dit stel latency gebonde kommunikasie op die kritieke pad van
die voorwaartse pas en ons het reeds 'n knelpunt vir kommunikasie en daar is maniere om rond te kom
Dit behels gewoonlik vervelige handwerk wat die beste geskik is vir 'n samesteller en uiteindelik is daar geen sprake nie
Rondom die feit dat as u staat nie in 'n enkele versneller pas nie, u kommunikasie kan wees
En selfs met beduidende pogings van ons ML -ingenieurs, sien ons sulke modelle nie lineêr skaal nie
Die dojo -stelsel is gebou om sulke modelle te laat werk met 'n hoë gebruik van die hoë
Digtheidsintegrasie is gebou om nie net die rekenaargebonde gedeeltes van 'n model te versnel nie, maar ook die latency
gebonde gedeeltes soos 'n groepnorm of die bandwydte gebind gedeeltes soos 'n gradiënt
Almal verminder of 'n parameter versamel almal 'n deel van die dojo -gaas kan gekerf word
Die enigste ding wat gebruikers moet doen, is om die sny groot genoeg te maak om by 'n
badkameroppervlak vir hul spesifieke model daarna die verdeling
As 'n groot versneller wat die gebruikers bevry om bekommerd te wees oor die interne besonderhede van uitvoering
en as die taak van die samesteller om hierdie abstraksie fyn graan sinchronisasie primitiewe in te handhaaf
Eenvormige lae latency maak dit maklik om alle vorme van parallelisme oor integrasie grense te versnel
word gewoonlik in SRAM afgesny en net betyds gerepliseer vir die uitvoering van lae. Ons is afhanklik van die hoë dojo
bandwydte om hierdie replikasie tyd te verberg Tensor replikasie en ander data -oordragte word met rekenaar oorvleuel
En die samesteller kan ook lae weer saamstel as dit winsgewend is
Ons verwag dat die meeste modelle uit die boks sal werk as voorbeeld wat ons die onlangs vrygestelde stabiele diffusiemodel geneem het en gekry het
Dit loop op Dojo binne enkele minute buite die kassie. Die Kampala kon dit op 'n model parallel op 25 dojo sterf
Hier is 'n paar foto's van 'n kubervragmotor op Mars wat gegenereer word deur stabiele diffusie wat op dojo loop
voorkoms [applous]
Dit lyk of dit nog 'n paar maniere het om te gaan voordat u die Tesla Design Studio -span ooreenstem
Ons het dus gepraat oor hoe kommunikasie -knelpunte skaalbaarheid kan belemmer, miskien 'n suurtoets van 'n samesteller en
Die onderliggende hardeware is besig om 'n laagdiabash-vorm uit te voer, soos voorheen genoem, kan 'n seriële bottelnek wees
Die kommunikasiefase van 'n baccalaureus begin met nodusse wat die plaaslike gemiddelde en standaardafwykings bereken
koördinering om hierdie waardes te verminder, en dan hierdie waardes terug te saai en dan weer hul werk parallel hervat
Hoe sou 'n ideale groepvorm dus op 25 dojo -kolletjies lyk, kom ons sê die vorige minder aktiverings
is al is dit oor die dobbelsteen verdeel, sou ons verwag dat 350 nodusse op elkeen
sterf om die plaaslike gemiddelde gemiddelde en standaardafdelingswaardes te koördineer en te produseer ideaal sou dit verder wees
verminder met die finale waarde wat êrens eindig en na die middel van die teël, sou ons dan hoop om 'n uitsending van
Hierdie waarde wat uit die sentrum straal, kom ons kyk hoe die samesteller 'n regte baccalaureuswerking uitvoer
oor 25 dobbelstene is die kommunikasiebome uit die samesteller en die
Die tydsberekening is van 'n regte hardeware wat ons op die punt is om 8750 nodusse op 25 dies te sien
koördinering om die Bastrum -gemiddelde en standaardafwykingskleppe te verminder en dan uit te saai
skakel plaaslike vermindering gevolg deur wêreldwye vermindering na die middel van die das
Dan word die verminderde waarde uitgesaai wat uit die middel uitstraal, versnel deur die uitsending van die hardeware
fasiliteit Hierdie operasie neem slegs vyf
mikrosekondes op 25 dojo -dobbelsteen dieselfde werking neem 150 mikrosekondes op 24
GPU's Dit is 'n groottes van grootteverbetering oor GPU's
En hoewel ons gepraat het oor 'n verminderde operasie in die konteks van 'n groepnorm, is dit belangrik om te herhaal dat die
Dieselfde voordele is van toepassing op alle ander kommunikasieprimitiewe en hierdie primitiewe is noodsaaklik vir grootskaalse
opleiding so van die volledige modelprestasie, terwyl ons dink dat resonant 50 is
Nie 'n goeie voorstelling van die werklike Tesla -werklading nie, dit is 'n standaard maatstaf, so laat ons daar begin
Ons kan alreeds ooreenstem met die 100 sterf vir sterf, maar miskien 'n wenk van Dojo's
Die vermoë is dat ons hierdie nommer kan tref met net 'n groep van 8 per matrijs
Maar Dojo is regtig gebou om groter komplekse modelle aan te pak, so wanneer ons die regte wêreld wil aanpak
Werkslading Ons het na die gebruikspatrone van ons huidige GPU -groep gekyk en twee modelle het die motoretikettering opgestaan
netwerke 'n Klas vanlynmodelle wat gebruik word om grondwaarheid te genereer en die besettingsnetwerke wat u gehoor het
Oor die outo -etiketteringsnetwerke is groot modelle wat 'n hoë rekenkundige intensiteit het, terwyl die besettingsnetwerke
Kan reg wees, ons het hierdie modelle gekies, want saam is hulle verantwoordelik vir 'n groot deel van ons huidige GPU -groep
gebruik en hulle sou die stelsel op verskillende maniere uitdaag
Hoe doen ons dit dan op hierdie twee netwerke wat ons op die punt staan om te sien, is gemeet aan multi-die-stelsels vir albei
die GPU en dojo, maar genormaliseer na die getalle op ons motoretiketteringsnetwerk, ons is
al in staat om die prestasie van 'n A100 te oortref met ons huidige hardeware wat op ons ouer generasie VRMS loop
Ons produksie -hardeware met ons nuwer VRAM's wat neerkom op die verdubbeling van die deurset van 'n A100
En ons model het getoon dat ons met 'n paar belangrike samestelleroptimalisering tot meer as drie ekstra prestasie van 'n
A100 Ons sien nog groter sprong op die besettingsnetwerk
amper 3x met ons produksie -hardeware met ruimte vir meer
Buitelandse [applous]
vlak van samestellerprestasie Ons kan die ML -berekeninge van een twee drie vier vyf en ses GPU vervang
Bokse met net 'n enkele dojo -teël [applous]
En hierdie dojo -teël kos minder as een van hierdie GPU -bokse wat
ja wat dit regtig beteken, is dat netwerke
Dit het meer as 'n maand geneem om nou minder as 'n week te oefen
Helaas toe ons dinge meet, het dit nie so goed op die taart -fakkelvlak gekom wat ons nie gesien het nie
Ons verwagte opvoering uit die Git en hierdie tydlynkaart toon ons probleem die klein klein groen kroeë wat dit is
Die samestellingskode wat op die versneller loop, is meestal wit ruimte waar die
Hardeware wag net vir data met ons digte ML Compute Dojo -gashere
effektief 10x meer ml bereken as die GPU -gasheer wat die datalaaier op hierdie een gasheer gebruik, kon dit eenvoudig nie
Hou tred met al die ML -hardeware om ons skaalbaarheid van die data op te los
Kwessies wat ons geweet het dat ons die grens van hierdie enkele gasheer moet oorkom, die Tesla Transport Protocol Moves Data
naatloos oor gasheerteëls en verwerkers inneem, sodat ons die Tesla uitgebrei het
Vervoerprotokol Om oor Ethernet te werk
Ethernet Hiermee kan enige gasheer met 'n DNIC -kaart dit na en
Van ander TTP -eindpunte, so ons het met die dojo -gaas begin
Toe voeg ons 'n vlak van data -laai -gashere by wat met die DNIC -kaart toegerus is
Ons het hierdie leërskare aan die gaas gekoppel via 'n Ethernet -skakelaar, nou is elke gasheer in hierdie data -lading -vlak in staat
bereik alle TTP -eindpunte in die dojo -gaas via hardeware versnelde DMA
Nadat hierdie optimalisering in ons besetting gegaan het, het dit van vier persent gegaan
tot 97 persent sodat die data -laai -afdelings verminder het
data Die afdelings van data -laai het drasties verminder en die ML -hardeware word besig gehou
nommer om na 100 te gaan kort nadat hierdie veranderinge aangegaan het, het ons die volle verwagte snelheid van die pytorch gesien
laag en ons was terug in die sakewêreld, so ons het met hardeware -ontwerp begin
Breek deur tradisionele integrasiegrense in diens van ons visie van 'n enkele reuse -versneller
Ons het gesien hoe die samesteller en net lae bo -op die hardeware voortbou, sodat u u prestasie op bewys het
Hierdie komplekse werklike netwerke wat ons geweet het wat ons eerste grootskaalse ontplooiing sou wees
rekenkundige intensiteit outo -etiketteringsnetwerke vandag wat 4000 GPU's oor 72 beslaan
GPU -rakke met ons digte rekenaar en ons hoë werkverrigting wat ons verwag om die
Dieselfde deurset met net vier dojo -kaste
[Applous]
En hierdie vier Dojo
Hierdie een meer as dubbele Tesla se motoretiketteringskapasiteit
[Applous] Die eerste ekstra deel is deel van 'n totaal
van sewe ekstra dele wat ons van plan is om in Palo Alto hier oorkant die muur te bou
[Applous] En ons het 'n vertoonkabinet van een van hierdie eksopode vir almal om na te kyk
Ses teëls dig verpak op 'n skinkbord 54 petaflops van rekenaar 640 gigabyte van
hoë bandwydte geheue met krag en gasheer om dit te voed
baie van en ons bou nuwe weergawes uit van
al ons groepkomponente en voortdurend ons sagteware verbeter om nuwe vaardighede te tref, glo ons dat ons
kan nog 'n verbetering van 10x met ons volgende generasie hardeware kry
En om hul ambisieuse doelwitte te verwesenlik, het ons die beste sagteware- en hardeware -ingenieurs nodig, so kom praat met ons of
Besoek tesla.com ai dankie [applous]
Goed goed, laat weet my
Goed, so ons is hopelik dit genoeg detail
en nou kan ons na vrae gaan um en uh ouens soos ek dink die span
het teruggekom op die verhoog, maar ons wou regtig die diepte wys
en breedte van Tesla in UM -kunsmatige intelligensie
Bereken hardeware -robotika -aktuators en [musiek]
En probeer om die persepsie van die onderneming weg van uh te verskuif, jy ken a
baie mense dink ons is net soos 'n motoronderneming, of ons maak koel motors wat ook al is
Hulle het nie die meeste mense het geen idee dat Tesla waarskynlik die leier in is nie
regte wêreld AI -hardeware en sagteware en dat ons bou
uh wat waarskynlik die eerste uh van die mees radikaal is
rekenaarargitektuur sedert die Crayon Supercomputer en ek dink as u daarin belangstel
die ontwikkeling van 'n paar van die mees gevorderde tegnologie ter wêreld wat die wêreld regtig sal beïnvloed
Positiewe manier waarop u ons die plek moet vertel, so ja, laat ons met sommige wegvuur
vrae Ek dink daar is 'n mikrofoon aan die voorkant en 'n
mikrofoon aan die agterkant uh
Baie dankie ek was hier onder die indruk, ja, ek was baie beïndruk deur
Optimus, maar ek wonder waarom hulle nie die jag gery het nie, waarom het u 'n
Tender gedrewe benadering vir die jag omdat senings nie baie duursaam is nie en
Waarom lente goed gelaai word, dit is redelik cool Awesome Ja
Dit is 'n wonderlike vraag wat u weet as dit kom by enige vorm van die bedieningskema, daar is inruilings
tussen u weet of dit 'n tendon -urienstelsel is of 'n soort koppelingsgebaseerde stelsel wat ek net inhou
Let op jou mond 'n bietjie nader ja Jeremy cool um, so ja die hoofrede waarom ons gegaan het
Vir 'n tendon-gebaseerde stelsel is dat u eers weet dat ons 'n paar sintetiese senings ondersoek het, maar ons het gevind
metaalvaartkabels is jy baie sterker um een van die voordele van hierdie kabels
Um is dat dit baie goed is vir gedeeltelike vermindering, ons wil baie van hierdie hande maak, sodat 'n klomp onderdele a
Bunch klein skakels is uiteindelik 'n probleem as u baie van die groot redes maak
Dat u weet dat senings beter is as skakels in 'n sekere sin, is dat u anti-backlash kan wees
Dus, anti-backlash wat u weet, laat u toe om geen leemtes of u te hê nie
ken stutteriebeweging in jou vingers spring hoofsaaklik wat die lente gelaai het
laat ons toe om dit te doen, dit stel ons in staat om aktiewe opening te hê, in plaas daarvan om dit te doen
het twee aandrywers om die vingers toe te ry en dan oop te maak, kan ons weet dat die pees dit laat dryf
gesluit en dan strek die vere passief en dit is iets wat ook in ons hande gesien word, het ons die
Die vermoë om aktief te buig en dan het ons ook die vermoë om uit te brei
Ek bedoel ons doel met Optimus is om 'n robot te hê wat maksimaal nuttig is
vinnig as moontlik, so daar is baie maniere om die verskillende probleme van 'n humanoïde robot op te los
um en uh ons is waarskynlik nie die regte boom op al die tegniese nie
Oplossings en ek moet sê dat ons ons oop is om die tegniese oplossings wat u hier sien, te ontwikkel
Ons is nie hulle is nie in klip uitgesluit nie, maar ons moet iets kies
Um in en ons wil iets kies wat ons in staat sal stel om die robot so vinnig as moontlik te produseer
En laat dit sê dat ek so vinnig as moontlik nuttig is, ons probeer om die doel van die vinnigste pad na 'n
Nuttige robot wat op volume gemaak kan word en ons gaan die robot intern by Tesla UH in ons fabriek toets
en uh en sien net hoe nuttig dit is omdat jy 'n jy moet hê
gaan die lus op die werklikheid sluit om te bevestig dat die robot in werklikheid nuttig is
um en uh ja, so ons gaan dit net gebruik om dinge te bou en um ons is
vol vertroue dat ons dit kan doen met die hand wat ons tans ontwerp het, maar dit is vir my seker dat hulle weergawe twee het
weergawe drie en ons kan die argitektuur mettertyd redelik aansienlik verander
Jammer hi um jy is die optimus robot is regtig indrukwekkend dat jy 'n goeie werk gedoen het
Um -bipedale robotte is regtig moeilik, maar wat ek opgemerk het, kan u plan ontbreek, is om die
nut van die menslike gees en ek wonder of Optimus ooit 'n persoonlikheid sal kry en vir ons kan lag
grappies terwyl dit goed gaan, dit vou ons klere absoluut
Um ek dink ons wil baie lekker weergawes van Optimus hê
um en sodat optimiste beide utilitaristies kan wees en take kan doen, maar ook kan wees
soort van soos 'n vriend um en 'n maatjie en um kuier saam met
jy en ek is seker mense sal aan allerhande kreatiewe gebruike vir hierdie robot dink
um en uh weet die ding sodra u die kernintelligensie en aktuators het
Ek het uitgepluis, dan kan u eintlik weet dat u allerhande sit
kostuums ek dink op die robot bedoel ek dat jy die robot kan laat lyk
jy kan die robot op baie verskillende maniere skandeer. Ek is seker dat mense uh sal vind
Baie interessante maniere om u te laat weergawes van Optimus so
Dankie vir die wonderlike aanbieding, ek wou weet of daar 'n gelykstaande aan intervensies in Optimus was
Dit lyk soos etikettering deur oomblikke waar mense nie saamstem met wat aangaan nie, is belangrik en in 'n humanoïde robot
Dit kan ook 'n wenslike inligtingsbron wees
ja dit het gesê um ja, ek dink ons sal ons maniere hê om te hê
afstandbeheer die robot en gryp in as dit iets sleg doen, veral as ons die robot oplei en
bring dit um en hopelik weet ons, ontwerp dit op 'n manier dat ons die robot kan keer
As dit iets gaan tref, kan ons dit net hou, en dit sal stop, sal dit nie soos jy weet wat jou hand of iets is nie, en dit is alles ingryping
data uh ja, en ons kan ook baie leer uit ons simulasiestelsels waar ons kan
Kyk of daar botsings is en toesig hou dat dit slegte aksies is, ja, ek bedoel so optimus wat ons mettertyd wil hê
Om te wees om um te wees, ken jy 'n Android-soort Android wat jy in wetenskaplike films soos gesien het
Star Trek die volgende generasie soos data, maar ons kan natuurlik die robot programmeer om minder robotagtig en vriendeliker te wees
en en u weet dat u natuurlik kan leer om mense na te boots en baie natuurlik te voel
Aangesien AI in die algemeen uh verbeter, kan ons dit by die robot voeg en
U weet dat dit uiteraard eenvoudige instruksies moet doen of selfs
daarin wat dit is dat jy UM wil hê, sodat u dit 'n hoë vlak UH -instruksie kan gee en dan kan dit breek
af in 'n reeks aksies en neem die aksies
hi uh ja dit is opwindend om te dink dat jy dit met die optimus sal dink
U kan bestellings van die verbetering en ekonomiese produksie bereik
um dit is regtig opwindende um en toe Tesla begin, was die missie om die koms van
hernubare energie of volhoubare vervoer so met die optimus doen u
sien nog steeds dat die missie hierdie missieverklaring van Tesla is, of gaan dit met u weet
missie om die koms van ek te versnel, ken nie oneindige oorvloed of nie
Onbeperkte onbeperkte ekonomie ja, ek bedoel dit is nie streng nie
Praat UM optimus is nie streng praat nie
direk in ooreenstemming met UH versnel volhoubare energie wat u ken
In die mate dat dit doeltreffender is om dinge gedoen te kry as 'n persoon wat dit doen, dink ek as u dit weet
Volhoubare energie, maar ek dink die missie verbreed effektief met die koms van Optimus uh
u weet dat ek nie weet dat die toekoms fantasties maak nie, so u weet ek dink u
Kyk na optimiste en um ek weet van jou, maar ek is opgewonde om te sien wat optimiste gaan word
En jy weet dit is asof jy weet of jy kan bedoel, jy kan sê soos enige gegewe tegnologie
as jy is, wil jy sien hoe dit in 'n jaar twee jaar drie jaar vier jaar vyf jaar is
Ek sou seker sê dat u beslis wil sien wat met Optimus UM gebeur het, terwyl u 'n klomp ander ken
Tegnologieë is jy 'n soort plato -um oor naamname hier, maar uh
[Gelag] Um jy weet so
Ek dink Optimus gaan oor vyf jaar tien jaar ongelooflik wees, soos die opvallende
Stel belang om dit te sien gebeur, ek hoop dat jy ook is, ek dink
Ek het 'n vinnige vraag hier, ek is Justin en ek het gewonder of jy is
Beplan om uit te brei soos gespreksvermoëns vir die robot en my tweede
Opvolgvraag hieraan is hoe die einddoel is wat die einddoel met Optimus is
uh ja optimiste sal beslis gespreksvermoëns hê
um ek, jy sou daarmee kon praat en 'n gesprek voer en dit sou heeltemal voel
Natuurlik so vanuit 'n eindoproep -oogpunt is ek, ek weet nie ek dink dit gaan hou nie
Hou aan ontwikkel en ek is nie seker waar dit beland nie, maar
sommige plekke is vir seker interessant, jy weet dat ons altyd versigtig moet wees
oor die You Know Don't Down Down the Terminator Path uh dit is 'n jy weet ek Ek
Gedagte vir miskien moet ons begin met 'n video van soos die Terminator begin met hierdie, weet jy skedel
verplettering, maar dit is miskien, ek weet nie of jy dit te ernstig wil opneem nie, so ja, jy weet dat ons optimus wil hê
Wees veilig, so ons ontwerp in UM -voorsorgmaatreëls waar u plaaslik kan doen
Stop die robot um en uh ken soos basies 'n gelokaliseerde
beheer ROM dat u nie via die internet kan opdateer nie, wat volgens my baie belangrik is
um noodsaaklik eerlik. so
uh soos 'n gelokaliseerde stopknoppie um afstandsbediening iets soos
Dit kan nie verander word nie
Maar ek bedoel dit sal beslis interessant wees, dit sal nie vervelig wees nie
okay ja, ek sien jou vandag, jy het 'n baie aantreklike produk met dojo en die toepassings daarvan, so ek wonder wat is die
toekoms vir dojo -platform wat ons wil verskaf soos 'n infrastruktuurinfrastruktuur en diens soos AWS of
Jy sal soos 'n verkope wees 'n chip soos die nvidia, so basies wat is die toekoms as gevolg van die ek sê dat jy 'n sewe gebruik
nanometer sodat dit die ontwikkelingskoste van meer as 10 miljoen Amerikaanse dollars is, hoe maak jy die penis soos 'n besigheidsgewys
ja, ek bedoel um dojo is 'n baie groot rekenaar um en ons sal eintlik baie gebruik
krag en het baie verkoeling nodig, so ek dink dit sal waarskynlik meer sin maak om dojo te laat werk soos uh
Amazon Web Services -manier as om dit aan iemand anders te probeer verkoop
Um, so die meeste wat die doeltreffendste manier is om dojo te bedryf, is net om 'n diens te wees wat u is
kan uh gebruik wat aanlyn beskikbaar is en waar u u modelle kan oplei
vinniger en vir minder geld en dit as die
UM World -oorgange na sagteware 2.0
En dit is op die bingokaart iemand wat ek ken, moet weet hoe om vyf tequilas te drink
um so kom ons sien UM Software 2.0
[Gelag] Ja, ons sal baie neurale net gebruik
opleiding so u weet dat dit soort van sin is dat daar mettertyd meer neuraal is
netto goed wat mense wil gebruik en die vinnigste laagste koste neurale
netto opleidingstelsel, so ek dink daar is baie geleenthede in daardie rigting
Hallo my naam is Ali Jahanian Dankie vir hierdie geleentheid, dit is baie inspirerend my
vraag is um ek wonder wat is u visie vir uh
Humanit -robotte wat ons emosies en kuns verstaan en kan bydra tot
ons kreatiwiteit wel, ek dink daar is hierdie um jy is
Sien u al robotte wat uh ten minste baie interessant kan genereer
Kuns met soos Dali Um en Dali 2. Um
En ek dink ons sal AI begin sien wat selfs films kan genereer wat 'n samehang het
Soos interessante films en vertel grappies, so dit is opvallend hoe vinnig AI is
UH bevorder UM by baie ondernemings behalwe Tesla
Ons is op pad na 'n baie interessante toekoms en um ja so
Julle wil daarop kommentaar lewer dat ja, ek dink die optimistiese robot kan met fisieke kuns vorendag kom, nie net digitale kuns nie
U kan u weet dat u 'n paar dansbewegings in teks of stem kan vra, en dan kan u dit in die toekoms produseer
dit is baie soos fisieke hart, nie net digitale kuns nie, ja ja, rekenaars kan absoluut
Maak 'n fisieke kuns ja ja 100 ja soos dans seker sokker speel of wat jy ook al
um ek bedoel dit moet meer rats word, maar mettertyd vir seker
Baie dankie vir die aanbieding vir die Tesla Autopilot -skyfies wat ek opgemerk het
dat die modelle wat u gebruik het, baie gemotiveer is deur taalmodelle en ek wonder wat die geskiedenis daarvan
was en hoeveel van 'n verbetering dit gegee het, het ek gedink dit is 'n baie interessante nuuskierige keuse om te gebruik
Taalmodelle vir die oorgang van die baan, so daar is 'n soort van twee aspekte waarom ons oorgegaan het na taalmodelle
die eerste praatjie praat hard en naby, okay okay het dit gekry
Ja, so die taalmodelle help ons op twee maniere die eerste manier dat dit ons laat bane voorspel wat ons nie kon hê nie
anders as 'n skud wat vroeër genoem is toe ons bane voorspel het op 'n digte 3D -manier
modelleer sekere soorte bane, maar ons wil daardie kruisende verbindings binne kruisings kry, dit is net nie moontlik om dit te doen sonder om dit 'n
Grafiekvoorspelling As u dit met digte segmentering probeer doen, werk dit net nie die baanvoorspelling is 'n multimodale
probleem soms het u net nie voldoende visuele inligting om presies te weet hoe dinge op die ander lyk nie
kant van die kruising, sodat u 'n metode benodig wat u kan veralgemeen en produseer wat u ken, samehangende voorspellings u
Wil nie twee bane in drie bane voorspel op dieselfde tyd as wat u wil verbind tot een in 'n generatiewe model soos hierdie taalmodelle nie
hi oh hi uh my naam is giovanni um ja dankie vir die aanbieding
Dit is regtig lekker, ek het 'n vraag vir ons FSD -span, so vir die neurale netwerke hoe doen jy
Toets soos hoe doen u eenheidstoets sagtewaretoetse op wat u soos 'n klomp het, of ek weet nie Mid nie
duisende of uh ja uh gevalle waar
Die neurale netwerk wat u dit nadat u dit opgelei het
Wat is u strategieë vir sagteware -eenheidstoetsing hiervoor, ja, bly dat u gevra het dat daar soos 'n reeks toetse is?
dat ons uh gedefinieer het vanaf u ken eenheidstoets vir die sagteware self, maar dan vir die neurale netwerkmodelle het ons VIP -stelle omskryf waar
U weet dat u uh kan definieer as u net 'n groot toetsstel het wat nie genoeg is soos ons u nodig het nie
Gesofistikeerde UH VIP -stelle vir verskillende mislukkingsmodusse en dan stel ons dit saam en groei dit gedurende die tyd van die
produk so oor die jare hou ons van honderde duisende voorbeelde waar ons in die verlede misluk het
dat ons saamgestel het, en daarom toets ons vir enige nuwe model teen die hele geskiedenis van hierdie mislukkings en dan
Hou aan om hierdie toetsstel hierbo by te voeg, ons het skadu -modusse waar ons hierdie modelle stil stuur
die motor en ons kry inligting oor waar hulle misluk of slaag UH en daar is 'n uitgebreide QA -program, dit is baie
moeilik om 'n regressie te stuur, daar is nege vlakke van filters voordat dit klante tref, maar dan het ons regtig goed
infra om dit alles doeltreffend te maak en ek is een van die QA -toetsers, so ek QA
die motor ja soos 'n skepper ja, so ek is voortdurend in die motor
in die tou staan soos die nuutste UH Alpha -gebou is wat nie heeltemal ineenstort nie
vind baie foute uh hi um u wonderlike gebeurtenis ek het 'n vraag
oor uh fundamentele modelle vir uh, ek het almal gesien dat u groot modelle wat
regtig kan wanneer u met data- en modelparameter reg van GT3 tot
Palm Dit kan nou eintlik redenasies doen, sien u dat dit noodsaaklik is om te vel
op grond van fundamentele modelle met data en grootte en dan kan u ten minste 'n
Onderwysermodel reg wat moontlik al die probleme kan oplos, en dan distilleer u 'n studentemodel
U sien fundamentele modelle wat relevant is vir 100, bedoel ek dit is baie soortgelyk aan ons outo -etiketteringsmodel, so ons doen ons nie
Hou net modelle wat in die motor loop, ons oefen modelle wat heeltemal vanlyn is wat soos buitengewoon groot is
Hardloop intyd
wat dan die aanlynnetwerke kan oplei, so dit is een vorm van distillasie van
Hierdie modelle vir onderwysersstudente in terme van fondamentmodelle bou ons 'n paar baie groot
datastelle wat u ken, is verskeie petabytes en ons sien dat sommige van hierdie take baie goed werk as ons
het hierdie groot datastelle soos die kinematika soos ek video in al die kinematika uit al die voorwerpe genoem het
en tot die vierde afgeleide en mense het gedink ons kan nie opsporing met die opsporing van kameras nie
versnelling en stel jou voor hoe presies dit moet wees vir hierdie hoërorde -afgeleides om akkuraat te wees en dit alles
kom van hierdie soort groot datastelle en groot modelle, sodat ons die ekwivalent van fondamentmodelle op ons eie manier sien
meetkunde en kinematika en dinge soos dié wat jy wil byvoeg enigiets john
Ja, ek sal dit basies kort hou wanneer ons op 'n groter datastel oefen, ons sien groot
op te lei op 'n groter datastel Ons sien groot verbeterings in ons modelprestasie en basies wanneer ons dit initialiseer
netwerke met u ken 'n vooropleidingstap van 'n ander hulptaak. Ons sien basies verbeterings
Self toesig of onder toesig met groot datastelle help albei baie
hey so aan die begin het Elon gesê dat Tesla moontlik belangstel om kunsmatige algemene intelligensie te bou
stelsels gegewe die potensieel transformatiewe impak van tegnologie soos dit lyk verstandig om in te belê
Tegniese AGI -veiligheid UH kundigheid spesifiek ek weet dat Tesla baie doen
Tegniese smal AI -veiligheidsnavorsing Ek was nuuskierig of Tesla van plan was om
Probeer om kundigheid in tegniese kunsmatige algemene intelligensieveiligheid spesifiek op te bou
Wel, as ek bedoel as dit begin lyk asof ons 'n belangrike bydrae tot kunsmatige sal lewer
Algemene intelligensie dan sal ons sekerlik in UH -veiligheid belê, ek dink daar is 'n groot gelowige in AI -veiligheid
Moet 'n soort regulerende owerheid op regeringsvlak wees, net soos daar 'n
regulerende owerheid vir UH enigiets wat openbare veiligheid beïnvloed, sodat ons 'n regulerende owerheid vir vliegtuie en
motors en 'n soort kos en dwelms en omdat dit openbare veiligheid en AI beïnvloed
beïnvloed ook openbare veiligheid, so ek dink UM en dit is nie regtig iets wat die regering dink nie, maar ek
Dink ek dink daar moet 'n skeidsregter wees wat u moet verseker of probeer om uh publiek te verseker
Veiligheid vir uh agi um en jy dink daaraan soos wat is
Die elemente wat nodig is om AGI soos UH te skep, is die toeganklike datastel uiters
belangrik en as u 'n groot aantal motors en humanoïde robotte het
verwerking u ken petabytes van video -data en
klankdata van die regte wêreld UH net soos mense wat dit kan wees
Die grootste datastel is waarskynlik die grootste datastel UM, want daarbenewens kan u
Dit is duidelik dat die internet inkrementeel die internet skandeer, maar wat die internet nie heeltemal kan doen nie
is miljoene of honderde miljoene kameras in die regte wêreld
Soos ek ook met klank en en uh en ander sensors gesê het, so ek dink ons
sal waarskynlik die meeste gegewens hê en waarskynlik die meeste TR van
opleiding krag dus waarskynlik u sal 'n
Bydrae tot AGI
hey um ek het opgemerk dat die semi daar is, maar ons het nog nie te veel daaroor gepraat nie, ek het net gewonder vir die semi -vragmotor
Wat is die UH -veranderinge waaraan u dink vanuit 'n waarnemingsperspektief, dink ek dat daar baie anders is?
vereistes natuurlik as net 'n motor as en as u nie dink dat dit waar is nie, waarom is dit waar
uh nee, ek dink uh, jy kan 'n motor bestuur, ek bedoel, dink aan watter voertuig dit is 'n biologiese
neurale net uh met uh met oë met kameras in wese so as um en regtig
Wat is u primêre sensors is twee UH -kameras op 'n stadige gimbal
stadig gimbal um dit is uh dit is jou kop so as
As u weet of 'n biologiese neurale net met twee kameras op 'n stadige gimbal 'n semi -vragmotor kan bestuur
um as jy agt kameras het met 'n deurlopende visie van 360 grade uh
werk teen 'n hoër raamtempo en baie hoër reaksietempo, dan dink ek dit is duidelik dat u 'n semi of enige voertuig moet bestuur
beter as 'n mens hi my naam is akshay dankie vir die
Gebeurtenis UH as u weet dat u weet dat Optimus gebruik sal word vir verskillende gebruiksgevalle en
sou ontwikkel by verskillende stukke vir hierdie gebruiksgevalle, sou dit moontlik wees
Om verskillende sagteware- en hardeware -komponente onafhanklik te ontwikkel en te ontplooi en dit te ontplooi wat u ken
in die In Optimus, sodat die algemene ontwikkeling van funksies vinniger is
Optimus verwysing na die vrae
okay goed, ons het nie UH verstaan nie, ons neurale net het nie die vraag begryp nie
uh ja so goed volgende vraag
Ek wil 'n toerusting na die outopilot oorskakel, so um as julle van plan is om die uit te rol
FSD beta aan ander lande as die VSA en Kanada, en ook my volgende vraag is
Wat is die grootste bottelnek of die tegnologiese hindernis wat u in die huidige volgorde van die stapel dink en hoe
U beoog om dit op te los dat die outopilot aansienlik beter is as mens in terme van 'n prestasiematriks
Veiligheidsversekering en die menslike vertroue Ek dink jy pas ook by 4v UH FSTB
Of wat jy ook al is, ouens wat die snelweg en die stad gaan kombineer as 'n enkele stapel en 'n paar argitektoniese UH
groot verbetering kan u miskien 'n bietjie eksperimenteer met die dankie, dit is 'n hele klomp
Vrae goed ons, ek, ek is hoopvol om te kan dink, dink ek
Vanuit 'n tegniese oogpunt moet u UM FSD beta wees om die SFSD beta uh te rol
wêreldwyd teen die einde van hierdie jaar um um, maar ons weet van vir baie
lande Ons benodig regulatoriese goedkeuring UM en daarom is ons ietwat omhein deur die regulatoriese goedkeuring in ander lande
um maar ek weet ek, maar ek dink uit tegniese oogpunt sal dit gereed wees om
Gaan na die einde van hierdie jaar na 'n wêreldwye beta en daar is nogal 'n groot
Verbetering wat ons verwag om volgende maand UH vry te stel, wat altyd baie goed sal wees in UH
die snelheid van vinnig bewegende kruisverkeer en 'n klomp ander dinge te beoordeel, sodat iemand uitbrei
Vir die voorwerpe ja, dink ek, so daar was baie verskille tussen produksie
outopilot en die volledige selfbestuurde beta, maar hierdie verskille word mettertyd kleiner en kleiner
Net 'n paar maande gelede gebruik ons nou dieselfde visie -opsporingsstapel in beide FSD en in die produksie
outopilot op alle voertuie Um, daar is nog 'n paar verskille, die belangrikste is die manier waarop ons
Voorspel bane op die oomblik, sodat ons die modellering van die baan opgegradeer het, sodat dit hierdie meer ingewikkelde meetkunde kan hanteer soos ek in die praatjie genoem het
Produksie -outopilot Ons gebruik nog steeds 'n eenvoudiger baanmodel, maar ons brei ons huidige FSD -beta -modelle uit om in te werk
alle soort snelwegscenario's ook uh en die weergawe van uh fst
beta dat ek ry, het eintlik die geïntegreerde stapel, so hierdie uh gebruik die
FSD Stack Uh beide in stadsstrate en snelweg en uh werk dit goed vir my, maar ons moet dit bekragtig in
allerhande weer soos swaar reën sneeu stof um en uh en maak net seker dat dit so is
werk uh as beter as die produksiefaster uh in u ken oor 'n wye verskeidenheid
van UH -omgewings, maar ons is redelik naby aan die um, ek bedoel ek dink dit is nie miskien nie
Ek sal beslis voor die einde van die jaar wees en miskien November ja in ons persoonlike dryf uh die FSD
stapel op snelwegaandrywers wat al beter is as die produksie -stapel wat ons het, en ons verwag ook om die
parkeerterreinstapel as deel van die FSC -stapel voor die einde van hierdie jaar, sodat dit ons basies na u sal bring
Sit in die motor op die parkeerterrein en ry tot die einde van die parkeerterrein op 'n parkeerplek voor die einde hiervan
jaar ja en en in terme van dies meer die fundamentele die fundamentele metriek om teen te optimaliseer
Um hoeveel kilometers per noodsaaklike ingryping so
Um net om die hoeveel kilometer die motor volledig te verbeter
outonomie voordat 'n ingryping vereis word, is dit 'n veiligheidskritiese um
ja, dit is uh, dit is die fundamentele metriek wat ons elke week meet en ons maak radikaal
Verbeterings op daardie Hallo dankie Hallo baie dankie vir
die aanbieding baie inspirerend my naam is Daisy, ek het eintlik 'n nie-tegniese
Vraag vir u, ek is nuuskierig as u terug is na u 20's, wat is sommige van
Die dinge wat u wil hê, het u destyds geweet wat u advies aan u jonger self sou gee
Wel, ek probeer iets nuttigs uitvind wat u moet sê
ja ja, ek het by Tesla aangesluit, sou een ding wees
um ja, ek dink net probeer om uself bloot te stel aan soveel slim mense
as moontlik en ek het baie boeke gelees
U weet dat ek dit gedoen het, het dit wel gedoen
So ek dink ek is net 'n meriete
u is nie soos om nie noodwendig te intens te wees nie en soos om die
oomblik 'n bietjie meer, sou ek vir 20 of 20 iets sê, net vir jou weet jy
Stop en ruik die rose soms sou waarskynlik 'n goeie idee wees
U weet dit is soos wanneer ons die Falcon One -vuurpyl ontwikkel
en uh op die quadriline -atol en ons het hierdie pragtige klein eilandjie gehad
Ons ontwikkel die vuurpyl aan en nie een keer dat ek gedurende die hele tyd selfs 'n drankie op die
strand ek is so goed, ek moes 'n drankie op die strand gehad het wat goed sou gewees het
baie dankie uh ek dink jy het al die robotika -mense opgewonde gemaak
Met Optimus Uh voel dit baie soos tien jaar gelede in bestuur, maar soos uh
Die bestuur is moeiliker as wat dit tien jaar gelede gelyk het, wat weet ons nou dat ons tien jaar gelede nie
dit sou byvoorbeeld vinniger wees as 'n humanoïed vinniger kom
wel, ek bedoel dit lyk vir my dat Hei baie vinnig vorder
Skaars 'n week gaan verby sonder 'n noemenswaardige aankondiging en ja, ek bedoel
op hierdie punt soos AI lyk of AI by byna enige reëlgebaseerde spel kan wen
uh dit is in staat om uiters indrukwekkende kuns te skep
voer aan gesprekke wat baie gesofistikeerd is, weet jy
Skryf opstelle en dit is net besig om te verbeter
Um en daar is soveel meer soveel meer talentvolle mense wat werk
op AI en die hardeware word beter, ek dink dit is 'n AI is op 'n super
soos 'n sterk eksponensiële kromme van verbetering, onafhanklik van wat ons doen
Tesla um en natuurlik sal ons ietwat baat vind by die eksponensiële kromme van
Verbetering met AI UM toeganklik is net ook baie
Goed in aktueerders dat motors wat u ken Motors -ratkaste beheerders kragelektronika -batterye
um sensors en um jy weet regtig soos ek sê dat jy weet
Die grootste verskil tussen die robot op vier wiele en die robot met arms en bene is om die aktuators te kry
reg is dit eintlik 'n aktuators en sensors probleem um en natuurlik weet jy hoe jy
beheer daardie aktuators en sensors, maar dit is 'n ja -aktuators en sensors en hoe jy
beheer die aktueerders, dit is 'n ek weet waar u moet hê soos die bestanddele wat nodig is om 'n
dwingende robot en ons doen dit so
hi elan uh jy bring die mensdom eintlik na die volgende vlak tesla en
U bring die mensdom na die volgende vlak, so u het gesê optimus prime uh
Optimus sal in die volgende Tesla -fabriek gebruik word, my vraag is 'n nuwe Tesla
Fabriek sal volledig bestuur word deur Optimus Program en
En wanneer kan algemene publiek 'n humanoïed bestel ja, ek dink dit sal weet dat ons ons is
gaan optimiste begin met baie eenvoudige take in die fabriek wat jy ken, miskien net soos laai
Behalwe soos u in die video gesien het, laai u 'n deel UH vir u weet van een van die een
plaas na 'n ander of laai 'n deel in um 'n een van ons meer konvensionele robot
selle uh weet uh wat die liggaam aanmekaar sweis, sodat ons begin weet
Probeer net om hoe dit nuttig te maak en dan en dan geleidelik die aantal situasies uit te brei waar dit is
Nuttige UM en ek dink dat die aantal situasies waar Optimus
is nuttig, sal dit eksponensieel groei soos regtig vinnig
um in terme van wanneer mense een kan bestel, ek weet nie ek dink dit is nie so ver nie
weg, ek dink jy bedoel wanneer kan mense een ontvang
um, so ek weet nie ek is soos ek waarskynlik binne drie jaar sal sê nie, ek is nie meer nie
As vyf jaar binne drie tot vyf jaar sou u waarskynlik 'n optimus kon ontvang
Ek voel die beste manier om die vordering vir AGIS te maak om soveel moontlik slim mense regoor die wêreld en gegewe te betrek
Die grootte en hulpbron van Tesla in vergelyking met robotondernemings en op die oomblik die toestand van menslikheidsnavorsing
sou nie sin maak vir die soort Tesla om 'n soort open source van die
Simulasie -hardeware -onderdele Ek dink Tesla kan steeds die dominante platform wees
waar dit iets soos Android OS kan wees of soos iOS -dinge vir die hele mens of navorsing dit sou wees
iets wat eerder as om die optimus aan net Tesla -navorsers of die
Fabriek self kan dit oopmaak en die hele wêreld laat ondersoek na menslike navorsing
Um ek dink ons moet versigtig wees dat optimus potensieel uh gebruik word op maniere wat sleg is, want dit is een
van die moontlike dinge om te doen, so ek dink ons sou weet
Voorsien optimiste waar u instruksies aan optimiste kan gee, maar waar die instruksies
Is u ken deur sommige wette van robotika wat u nie kan oorkom nie?
U weet dus dat u nie skade aan ander en uh doen nie
Dit sou hê dat ek waarskynlik 'n hele paar veiligheidsverwante dinge met Optimus ja, so goed, goed ons sal dit goed doen
Neem miskien nog 'n paar vrae en dan en dan en dan en dan dankie dat u almal kom
vrae oor een diep en een breed op die diep vir optimus wat is die
Huidig en wat is die ideale beheerder bandwydte en dan in die breër vraag is daar so groot
advertensie vir die diepte en breedte van die onderneming waaroor dit uniek is
Tesla wat dit moontlik maak dat iemand die bandwydte wil aanpak
Vraag ja ja, so die tegniese bandwydte van die kostuum
okay vir die bandwydte vraag wat u moet verstaan of of uitvind wat die
taak wat u wou doen en wat is die vrye as u 'n frekwensie -transformasie van die taak neem, wat is dit so
U wil hê dat u ledemate moet doen, en dit is waar u u bandwydte kry, dit is nie 'n nommer wat u spesifiek kan sê dat u u gebruik moet verstaan nie
saak en dit is waar die bandwydte van u af kom, okay wat is die breë vraag
Ek onthou nie die breedte en diepte ding nie, ek kan die breedte en diepte beantwoord, maar ja
Ek was interessant op die agterkant van die vraag, ek dink ons sal waarskynlik net die bandwydte verhoog of jy
Weet wat vertaal word na die effek van UH -vaardigheid UM en reaksietyd van die robot
Um soos jy kan red state, dit is nie een Hertz um nie en dit is miskien nie nodig nie
tot 100 Hertz uh, maar ek weet miskien nie 10 25 wat ek nie weet nie
Met verloop van tyd dink ek dat die bandwydte 'n bietjie UH sal toeneem of vertaal word na UH -vaardigheid en latency
uh uh, jy wil dit met verloop van tyd tot die minimum beperk.
um ek bedoel in terme van breedte en diepte um, ek dink jy weet dat ons het
Ons is op hierdie punt 'n redelike groot onderneming, so ons het baie verskillende kundigheidsareas wat ons noodwendig moet
ontwikkel om outonoom te maak of om elektriese motors te maak en dan outonome elektries te maak
motors um ons het ons net ek bedoel Tesla is basies soos 'n hele reeks startups en
Um tot dusver was hulle byna almal baie suksesvol, so ons moet iets reg doen
um en ek weet ek beskou een van my UH -kernverantwoordelikhede UH Iranian Company is om 'n omgewing te hê waar
Uh groot ingenieurs kan floreer en ek dink in baie maatskappye
Ek weet nie miskien die meeste maatskappye as iemand 'n baie talentvolle gedrewe ingenieur is nie, hulle nie kan nie
uh hul talente word onderdruk by baie maatskappye en dit is jy weet
en sommige van die maatskappye dat die ingenieurstalent onderdruk word op 'n manier wat Uh miskien nie natuurlik sleg is nie
Maar waar dit net so gemaklik is en jy soveel geld betaal het, maar jy, maar jy is die produksie wat jy moet
Produkte is so laag dat dit soos 'n heuningval is wat jy ken, so 'n paar
Heuningval Uh plekke in Silicon Valley Uh waar hulle nie noodwendig soos slegte plekke vir ingenieurs lyk nie, maar
jy het gesê soos 'n goeie ingenieur ingegaan het en wat het hulle uitgekom
en die uitset van daardie ingenieurstalent lyk baie laag
alhoewel dit lyk asof hulle hulself geniet, is dit die rede waarom ek dit noem, is daar 'n paar heuningvalondernemings in
Silicon Valley Uh Tesla is nie 'n heuningval wat ons eis nie, en dit is asof jy baie gedoen word
um en dit gaan regtig cool um wees en dit is dat jy weet dat dit nie maklik gaan wees nie
maar as jy 'n super talentvolle ingenieur is, sal jou talente gebruik word
dink in 'n groter mate as op enige ander plek
jy ken spacex ook op die manier so highline uh uh ek het twee vrae so
albei vir die outopilot -span, so die ding is soos u, ek volg die afgelope paar jaar u vordering, so vandag
U het veranderings aangebring soos die maer opsporing soos u gesê het dat u soos voorheen 'n direkte semantiese segmentering doen
Geboude oordragmodelle vir die bou van die bane, so wat is nog 'n paar ander algemene uitdagings wat julle
staan op die oomblik in die gesig, soos wat u in die toekoms as 'n nuuskierige ingenieur oplos, sodat ons as navorser kan werk
Op hierdie begin daaraan werk en die tweede vraag is asof ek regtig nuuskierig is oor die datakoma soos u
Ouens het soos 'n saak vertel soos waar die motor gestop word, so hoe vind u sake wat baie dieselfde is
Daarmee sou die gegewens wat u so bietjie meer op die datakoma het, wonderlik wees, so dit is goed
Um ek sal die eerste vraag begin beantwoord UH gebruik 'n besettingsnetwerk as 'n voorbeeld, so uh wat u in die aanbieding gesien het
het nie 'n jaar gelede bestaan nie, so ons het net een jaar spandeer aan tyd dat ek 'n verhouding met meer as 12 besetting het
Netwerk en u het 'n een -fondamentmodel om die geheel voor te stel
fisiese wêreld rondom oral en jy is altyd die toestand eintlik eintlik
Regtig uitdagend, so net meer as 'n jaar gelede is ons soos om 'n 2D te ry waar as daar 'n oorlog is en
Dit sê die kromme dat ons soort van dieselfde statiese voorsprong is, wat natuurlik weet dat u nie ideaal is nie, daar is 'n
groot verskil tussen 'n kromme en 'n muur as jy ry, maak jy verskillende keuses reg, nadat ons dit besef het
Ons moet na 3D gaan, ons moet basies die hele probleem weer sinchroniseer en nadink oor hoe ons dit aanspreek, so
Wees soos een voorbeeld van uitdagings wat ons het, ons het die afgelope jaar 'n oorwinning
Ja om die vraag te beantwoord oor hoe ons voorbeelde van die lastige stop -motors het, is daar 'n paar maniere om te gaan
Hieroor, maar twee voorbeelde is een wat ons kan aktiveer vir meningsverskille binne ons seine, so laat ons sê dat dit geparkeer is
flikker tussen geparkeer en bestuur sal dit terugskakel en die tweede is dat ons meer van die skadu -modus kan benut
logika, so as die kliënt die motor ignoreer, maar ons dink dat ons daarvoor moet stop, kry ons die data ook terug, so dit is net
anders soos verskillende snellerlogika wat ons in staat stel om die dataveldtogte terug te kry
hi uh dankie vir die ongelooflike aanbieding baie dankie uh so daar
is baie maatskappye wat op die AGI -probleem fokus en een van die redes waarom dit so 'n moeilike probleem is
Omdat die probleem self so moeilik is om verskillende ondernemings te definieer, het verskillende definisies waarop hulle fokus
verskillende dinge so wat is Tesla hoe definieer Tesla die ATI -probleem en waarop fokus u spesifiek
Wel, ons is nie eintlik spesifiek op AGI gefokus nie, ek is eenvoudig
Om te sê dat HGI so is, blyk waarskynlik 'n ontluikende eiendom te wees van wat ons is
Doen UM omdat ons al hierdie outonome motors en outonome humanoïede skep
um wat eintlik uh is binne 'n waarlik reuse datastroom wat binnekom
en en om verwerk te word, is dit verreweg die mees hoeveelheid werklike wêrelddata en data wat u nie kan kry nie
Soek net op die internet omdat u daar in die wêreld moet wees en met mense moet omgaan en met die paaie en net u moet omgaan
Weet die aarde is 'n groot plek en die werklikheid is morsig en ingewikkeld, so ek dink dit is soortgelyk aan uh
Dit lyk asof dit waarskynlik net 'n ontluikende eiendom is as u tien of honderde miljoene ken
outonome voertuie en en miskien selfs 'n vergelykbare aantal humanoïede, miskien meer as op die humanoïde front
Dit is net die meeste data UM en as die video verwerk word
Dit lyk net waarskynlik dat u weet dat die motors beslis beter sal word as menslik
bestuurders en die humanoïde robotte sal toenemend word
nie te onderskei van mense nie, en dan, soos jy gesê het, het jy 'n
Opkomende eiendom van Agi Um
en waarskynlik is die mense wat u ken gesamentlik ook 'n superintelligensie, veral as ons
verbeter die datatempo tussen mense wat ek bedoel, dink dat dit baie terug is in die vroeë dae wat die internet was
Soos die internet soos die UM -mensdom was om 'n senuweestelsel aan te skaf waar nou skielik enige een
Element van die mensdom kan u al die kennis van mense ken deur kontak te maak
op die internet byna al die kennis of beslis 'n groot deel daarvan, terwyl ons voorheen sou ruil
Inligting deur osmose deur u weet deur ons sal moet hou om data oor te dra, sodat u 'n brief moet skryf
iemand sal die brief vir persoon na 'n ander persoon moet dra en dan 'n hele klomp dinge tussenin en
Dan was dit soos hierdie posisie ja, ek bedoel dit is waansinnig stadig as jy daaraan dink
Dit is en selfs as u in die Library of Congress was, het u steeds nie toegang tot al die wêreld se inligting en u nie
kon dit beslis nie soek nie en ek weet natuurlik dat baie min mense in die Library of Congress is
um ek bedoel een van die groot um 'n soort gelykheidselemente
Soos die internet is, was die grootste gelykmaker in die geskiedenis in
terme van toegang tot inligting of kennis UM in enige student van die geskiedenis dink ek
Sal hiermee saamstem, want u weet dat u duisend jaar teruggaan, daar was baie min boeke soos
Soos en boeke sou ongelooflik duur wees, maar slegs 'n paar mense het geweet hoe om te lees en slegs as 'n nog kleiner
Aantal mense het selfs nou 'n boek gehad, kyk nou na dit soos u, u kan onmiddellik toegang tot enige boek kry wat u kan leer
enigiets vir basies gratis, dit is redelik ongelooflik so
U weet dat ek onlangs gevra is watter tydperk van die geskiedenis sou ek verkies om te wees
hoogstens en my antwoord was nou
Dit is die interessantste tyd in die geskiedenis en ek het baie geskiedenis gelees
Laat ons dus o ja, kom ons doen ons bes om dit aan die gang te hou
En om terug te gaan na een van die vroeë vrae wat ek sou beantwoord, soos jy kan die ding wat mettertyd gebeur het
met betrekking tot Tesla Autopilot is dat ons net die
Die neurale nette het geleidelik al hoe meer sagteware opgeneem en natuurlik is u natuurlik
Kan sê eenvoudig neem die video's soos gesien deur die motor en vergelyk dit met hierdie
die stuur insette vanaf die stuurwiel en pedale wat baie eenvoudige insette is, en dit kan in beginsel
oefen met niks tussenin nie, want dit is wat mense doen met 'n biologiese neurale net wat jy kan oefen
Gebaseer op video en UH en en wat die video oplei, is die skuif van
Die stuurwiel en die pedale met geen ander sagteware tussenin nie, ons is nog nie daar nie, maar dit is geleidelik
gaan in daardie rigting ohal reg wag laaste vraag
gaan jy gaan ek dink ons het 'n vraag aan die voorkant hier, daar sal net daar wees, ek sal twee doen
vrae fyn daar um hi uh dankie vir so 'n wonderlike aanbieding wel die ou vraag laaste
UM met FSD wat deur soveel mense gebruik word, dink u wat die COM is, hoe evalueer u die maatskappy se risiko
verdraagsaamheid ten opsigte van prestasiestatistieke en dink u dat daar meer deursigtigheid of regulering van derde partye moet wees oor hoe goed is
genoeg en um definieer soos drempels vir prestasie uh
baie kilometers is seker goed, jy weet ek
Die nommer een ontwerp UH -vereiste by Tesla is veiligheid so um soos en dat
gaan oor die algemeen heen in terme van die meganiese veiligheid van die motor, het ons die laagste waarskynlikheid van beserings van enige motors
ooit deur die regering getoets vir slegs 'n passiewe meganiese veiligheid
ongelukstruktuur en lugsakke en wat nie u is nie, ons het die beste uh uh
gradering vir aktiewe veiligheid en um ek dink dit gaan tot die punt kom
Waar u die veiligheidsoptrede so belaglik goed is, is dit dit is soos 'n absurd beter as 'n mens
um en dan met betrekking tot uh outopilot um, publiseer ons dit in die breë
praat die statistieke oor um myl gery met motors wat nie het nie
outonomie of Tesla -motors met geen outonomie met 'n soort hardeware een hardeware twee nie
Hardeware drie um en dan die een wat in FSD beta is
um en ons sien bestendige verbeterings deur die pad Um en jy weet soms daar is dit
digotomie van jou weet as jy jy moet wag totdat die motor is soos ek nie weet nie
Drie keer veiliger as 'n persoon voordat hy enige tegnologie ontplooi, maar ek dink dit is eintlik moreel verkeerd
um op die punt waarvan u glo dat die toevoeging van outonomie uh uh verminder
besering en dood um Ek dink jy het 'n morele verpligting om dit te ontplooi, alhoewel jy gaan
Word deur baie mense gedagvaar en geblameer omdat die mense wie se lewens wat jy gered het, nie weet dat hul lewens is nie
gered en die mense die mense wat soms sterf of beseer word, weet hulle beslis of hul boedel
Dat jy weet wat daar ook al 'n probleem is met outopilot um, daarom moet jy na die AT kyk
Die getalle in 'n soort totale myl het gedryf hoeveel ongelukke plaasgevind het hoeveel ongelukke ernstig was hoeveel
sterftes en jy weet dat ons meer as drie miljoen motors op die pad het, so dit is baie kilometers
Elke dag gaan dit nie perfek wees nie, maar wat belangrik is, is dat dit baie duideliker is
ontplooi dit um ja, so ek dink u het die laaste vraag
Ek dink ja, so dankie wat is die laaste vraag hier
okay um ja, ek het dit reggekry.
um ek werk nie aan hardeware nie, miskien kan die hardeware -span en julle
Verlig my uh waarom is dit nodig dat daar simmetrie is
um in die ontwerp van optimus omdat mense uh oorhandig het, reg ons
gebruik ons 'n paar stel spiere meer as ander mettertyd daar is slytasie
Uh reg, miskien begin u 'n paar gesamentlike mislukkings of 'n aktuator sien
Mislukkings meer mettertyd Ek verstaan dat dit uiters voor die verhoog is
Um ook ons as mense het soveel fantasie en fiksie oor Super Human gebaseer
Vermoëns soos ons almal nie daar wil loop nie, wil ons ons arms uitsteek en soos ons almal het
dit ken jy baie fantasie fantastiese ontwerpe, so oorweeg
alles wat aangaan in terme van batterye en intensiteit van
bereken miskien kan u al die aspekte gebruik om met iets vorendag te kom
Wel, ek weet nie meer interessant in terme van u die robot wat u is nie
gebou en ek hoop dat u die aanwysings kan verken ja, ek bedoel ek dink dit sal lekker wees
het soos jy weet, maak die inspekteur gadget regtig, dit sal redelik soet wees, so ja, ek bedoel jy weet nou
Wil net 'n basiese humanoïed maak wat goed werk en ons doel is die vinnigste pad
Vir 'n nuttige UH -humanoïde robot, ek dink dit is dit in werklikheid
letterlik um en sorg dat ons u doen
Iets nuttigs soos een van die moeilikste dinge om te doen, is om nuttig te wees
eintlik en dan en dan om 'n hoë nut onder die kromme te hê, soos hoeveel mense u gehelp het om tyd te ken en
Hoeveel hulp het u gemiddeld aan elke persoon gegee
En hoeveel mense het u dan gehelp om die totale nut te help om 'n nuttige produk te probeer stuur
Dat mense vir 'n groot aantal mense daarvan hou, is so kranksinnig dat dit boei
Die gedagte weet jy, dit is die rede waarom ek kan sê soos 'n man, daar is 'n groot verskil tussen 'n onderneming met 'n verskuiwing en een het nie seker dat dit 'n produk is nie, dit is 'n
speletjie dit is nag en dag um en dan selfs sodra u die produk stuur, kan u die koste van die waarde van die
uitset meer as die koste van die insette wat weereens moeilik is, veral met hardeware
um, maar ek dink mettertyd dink ek dat ons cool om kreatiewe dinge te doen en agt arms te hê en wat ook al
um en het verskillende weergawes uh en miskien weet jy dat daar hardeware sal wees
soos maatskappye wat dinge by 'n optimis kan voeg soos miskien
jy weet bygevoeg by 'n kragpoort of iets dergeliks of heg dit aan, kan jy byvoeg dat jy weet
Optimist soos jy dit by jou foon kan voeg, dit kan baie lekker dinge wees wat mettertyd gedoen kan word en daar kan
miskien 'n ekosisteem wees van klein ondernemings wat of ondernemings wat byvoegings maak
Optimus so met daardie uh uh bedank die span net vir hul harde werk
Uh julle is fantasties en ja, en dankie
jy en uh dankie almal vir die koms en vir almal aanlyn dankie vir die instelling in
Um en ek dink dit sal een van daardie wonderlike video's wees waar jy kan hou as jy vinnig na die stukkies kan vorentoe
dat u die interessantste vind, maar ons probeer om u 'n geweldige hoeveelheid detail te gee, sodat u kan kyk
Die video op u gemak en u kan fokus op die onderdele wat u interessant vind en die ander dele oorslaan UH
So dankie alles wat dit is, en ons sal dit doen om dit elke jaar te probeer doen, en ons kan selfs 'n maandelikse podcast doen
um uh so uh, maar ek dink dit sal wees dat jy weet dat jy wonderlik is
Bring jou saam vir die rit en wys jou, wat cool dinge gebeur en um ja, dankie
