SEO知识:特斯拉算法

特斯拉成立超级计算机项目组助力提升AI算法 马斯克发推招人

如题,谁知道呀。


车东西(公众号:chedongxi)

编?|?六毛

车东西8月18日消息,日前,特斯拉首席执行官埃隆·马斯克发布推特,为开发Dojo神经网络训练计算机招聘人才,并表示这个计算机在FP32格式下算力(即计算速度)可达到每秒百万万亿次。

马斯克发推特为Dojo招聘人才

特斯拉第一次确认Dojo计算机的存在是在去年的自动驾驶日活动上。不过那时马斯克只是简单了提到了这项计划。

今年2020世界人工智能大会期间,埃隆·马斯克再一次提及该计划。他表示特斯拉开发了Dojo训练系统,而开发该系统的目的在于对大量视频数据进行快速处理,以改善对人工智能系统的训练。

一、特斯拉开展Dojo计划 以此改善对人工智能系统的训练

2019年的特斯拉自动驾驶日活动期间,马斯克与特斯拉的其他高管们介绍了为在明年年底前实现全自动驾驶能力,特斯拉正在着手做哪些事情。

当时,大部分人的关注点都在特斯拉全自动驾驶硬件Hardware 3.0的发布上,而忽略了被简单提到的另一款计算机——Dojo计算机。那个时候,特斯拉已经在就此展开研究。

据国外媒体electrek的消息,马斯克在活动上表示,“我们在特斯拉确实有一个重要的计划,不过我们今天没有足够的时间来谈论这个叫做‘Dojo’的计划。那是一台超级强大的训练计算机。Dojo的目标是能够接收海量数据,并在视频级的层面上开展训练,将通过Dojo计划对海量视频数据进行大规模的无监督式训练。

electrek认为,Dojo在日语中意思是“道场”,该术语通常用来代指练习冥想或者武术的地方。因此,Dojo计算机也有可能会成为特斯拉训练其自动驾驶人工智能系统的地方所在。

马斯克曾在推特上回应关于Dojo的询问

这之后不久,有人在推特上问马斯克:“Eric能够告诉我们一些关于Dojo计划的事情吗?”。

对此,马斯克没有透露任何新的消息,但他的回复似乎暗示Dojo可能会促使一些不同的事情发生。

今年的2020世界人工智能大会期间,马斯克再次提及Dojo计划。

“我们还开发了特斯拉Dojo训练系统,旨在能够快速处理大量视频数据,以改善对人工智能系统的训练。Dojo系统就像一个FP16训练系统,主要受芯片的发热量和通讯的速率的限制。所以我们也正在开发新的总线和散热冷却系统,用于开发更高效的计算机,从而能更有效处理视频数据。”他在视频演讲中说道。

现在,有关于Dojo计划,我们获知的最新的消息是来自于马斯克的推特。

他在自己8月15日的推特中表示:“特斯拉正在开发一种名为Dojo的神经网络训练计算机,以处理真正的大量视频数据。 这是个野兽! 如果听起来有趣,请考虑加入我们的AI或计算机/芯片团队。”

更重要的是,他还表示,(这个计算机)在FP32格式下算力可以达到每秒百万万亿次。从同行业看,这个算力水平将使特斯拉Dojo计算机成为一个真正尖端的超级计算机。

二、马斯克狂言不断 特斯拉计划今年搞定L5级自动驾驶基本功能

特斯拉很早就开始布局自动驾驶,现在,这家美国电动汽车制造商正在研发自动驾驶的赛道上面一路狂飙。

7月份的2020世界人工智能大会期间,马斯克作为受邀嘉宾之一,在演讲中对特斯拉在自动驾驶方面的最新进展和规划进行了介绍。

马斯克称,自己对L5级自动驾驶技术很有信心,特斯拉将会在今年完成开发L5级自动驾驶系统的基本功能。

在马斯克的观点中,目前L5级自动驾驶系统并不存在底层挑战,对于一些细节问题人们还没有完全处理好。虽然现有技术已足以处理大多数场景问题,但不时还会出现一些奇怪不寻常的场景,因此需要有一个系统来找出并解决这些奇怪不寻常场景的问题。

在这方面,特斯拉正在不断进行软件优化。特斯拉的首席执行官相信,特斯拉现有的硬件已经能够实现L5级自动驾驶,只需要不断提升软件,就能实现这个目标。

马斯克线上参加世界人工智能大会

针对AI芯片的发展,马斯克表示,Autopilot自动辅助驾驶芯片推动了AI芯片的发展。而特斯拉之所以自研芯片,是因为市面上算力强的芯片功耗高,功耗低的芯片,算力实在不行。

目前在自动驾驶软件方面,特斯拉开发了Dojo训练系统,该系统可以快速处理大量视频数据,改善对于人工智能系统的训练。

除此之外,为了适应包括中国在内的各国、各地区不同的交通状况,特斯拉已经开始在中国组建自动驾驶工程团队。

“在中国我们要做的是进行很多原创性的工程开发。所以并不是简单的将美国的东西直接照搬到中国,而是就在中国进行原创的设计和原创的工程开发。所以,如果您考虑工作,请考虑在特斯拉中国工作。”马斯克在当天的视频演讲中说道。

结语:Dojo计算机或助力特斯拉自动驾驶系统向4D进化

特斯拉正在谋划,让自己的自动驾驶计算系统从目前的2.5D提升至4D。

所谓“4D”,简单来说就是在三维空间信息的基础上加入时间信息,从而形成四维信息,一并发送给自动驾驶电脑计算。

目前,特斯拉使用摄像头还只能生成二维图像数据,自动驾驶计算电脑对二维图像中的物体进行识别、分类并进行标签化,最终形成“2.5”数据进行自动驾驶计算。

四维信息相比于此前的三维信息,信息丰富程度得到提升,从而可以让特斯拉自动驾驶的感知、识别和决策的过程变得更加准确。

Dojo计算机可以对海量视频数据信息进行快速处理,从这个角度看它也能为特斯拉实现自动驾驶系统的“4D进化”提供一些帮助。

本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。

迪杰特斯拉算法和普里姆算法做法是不是类似的

如题,谁知道呀。


不是,迪杰斯特拉算法是算一点到其他所有点的最短路径
普利姆算法是算最小生成树的。
普利姆算法是在已加入的集合上,长新的边,挑距离这个集合最短的(就是无论连到哪一点,只要连到这个集合上,距离最短)
地杰斯特拉每一步是挑距离欲求的点最短的点加入。

用自然语言描述很难说清,按照例子试一下吧。

文章发布时间与标签:

更新时间:2021-03-01 15:29:14
标签: 迪杰特斯拉算法 迪杰特斯拉算法流程 迪克特斯拉算法 狄杰特斯拉算法 地界特斯拉算法 迪杰斯特拉算法例题

推荐的SEO知识: