特許で解明、テスラの自動運転ソフトウェアFSDが他社をリードする理由

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テスラの特許に関する解説シリーズの続きとして、今回はテスラが自動運転車やロボットにおいて、AIのパフォーマンスを最適化する方法について見ていきます。テスラの特許WO2024073115A1では、専用ハードウェア上で複雑なAIモデルを効率的に実行する方法について説明しています。

この記事に深く入り込む前に、FSDの仕組みに関する記事と、FSDの展開を合理化するテスラのユニバーサル・トランスレーターに関する他の記事をお読みいただくことをお勧めします。 必須ではありませんが、背景知識があれば、テスラがどのように最適化を行っているのか、その詳細をより深く理解することができます。

これまでと同様に、この内容をいくつかのセクションに分け、できるだけわかりやすく説明していきます。

AIのサブネットワーク

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FSDは単一の存在ではなく、より小さく専門化されたサブネットワークで構成されており、それぞれが自動運転の特定の側面や機能に特化しています。このモジュール設計により、テスラはトレーニングを通じて1つまたはすべてのセクションの改善に取り組むことができます。1つのセクションが改善されると、AIのエンドツーエンドの性質により、他のセクションも改善に適応してより優れたパフォーマンスを発揮するようになるという仕組みです。また、ソフトウェア展開時や初期プラットフォームトレーニング時の処理効率と適応性も向上します。

これらのサブネットワークは、以下のようなタスクを担当している可能性があります。

  • 交通信号の認識と解釈
  • 車両、歩行者、自転車など、移動する物体の検出と追跡
  • 車線位置の維持と道路のナビゲーション
  • 周囲環境の3Dマップの生成
  • 経路計画とリアルタイムの運転判断

このように作業を分担することで、FSDは自動運転の複雑な処理をより効率的かつ正確に実行できるようになります。

カスタマイズされたコンパイラ

異なるハードウェアコンポーネントはそれぞれ得意分野が異なり、異なるタイプの命令を必要とします。CPU、GPU、そしてAI専用アクセラレータ(NPU)は、それぞれ独自のアーキテクチャと機能を備えています。

テスラはコンパイラツールチェーンを使用して、FSDを各ハードウェアコンポーネントに特化した機械語に変換します。これにより、各プロセッサで命令が最適に実行され、パフォーマンスと効率性が最大限に高まります。

戦略的な割り当て

パフォーマンスをさらに最適化するために、テスラは各FSDサブネットワークを最も適したハードウェアコンポーネントにインテリジェントに割り当てるシステムを採用しています。これにより、演算負荷の高いタスクは最もパワフルなプロセッサで処理され、よりシンプルなタスクはより効率的なユニットに任されます。

このように戦略的にタスクを割り当てることで、システムの全体的な効率が最大限に高まり、各コンポーネントが最適なパフォーマンス範囲内で動作することが保証されます。

最適化されたスケジュール

ハードウェアが命令を実行する順序も、パフォーマンスに重要な役割を果たします。テスラのシステムには、「実行スケジューラ」が含まれており、最も効率的な操作の順序を決定し、遅延を最小限に抑え、リアルタイムの応答性を最大限に高めます。

この最適化されたスケジューリングにより、FSDは動的な運転状況下でも素早く反応し、的確な判断を下すことができます。また、オプティマスとの素早い反応が求められる状況、例えばボールをキャッチするような状況でも、同様です。

今回のデモは遠隔操作であることが認められていますが、テスラは将来的にオプティマスを自立させるべく取り組んでいると述べています。

量子化を考慮したトレーニング

FSDの計算負荷と電力消費を削減するために、テスラは「量子化を考慮したトレーニング」と呼ばれる技術を採用しています。これは、より少ない処理能力とメモリで済む低精度の数値でFSDをトレーニングすることを意味します。本質的には、丸め処理のことを指します。

このアプローチにより、AIは精度を大幅に損なうことなく効率的に運転でき、パフォーマンスとリソース利用のバランスが取れるということになります。

クロック同期

複数のチップを搭載したハードウェアシステムでは、正確なタイミングを維持することが、正確な同期運転にとって極めて重要です。テスラのシステムは、すべての処理ユニットのクロックを同期させるメカニズムを組み込んでおり、タイミングエラーを防止し、異なるコンポーネント間のシームレスな連携を保証します。

この正確なクロック同期は、FSDが正確なリアルタイム計算を行い、変化する状況に効果的に対応するために不可欠な機能です。

冗長性とフェイルオーバー

信頼性と安全性を確保するために、テスラのシステムは冗長的なハードウェア構成をサポートしています。これは、重要なコンポーネントが故障した場合、バックアップのコンポーネントがシームレスに引き継ぎ、運転の混乱を防ぐことを意味します。

この冗長性とフェイルオーバー機能は、特に運転中の自動運転システムの安全性と完全性を維持するために不可欠な事実です。テスラはFSDに物理的およびソフトウェアの両方の冗長性を組み込んでおり、自動運転時の安全性の最低スタンダードを確実に維持しています。

冗長性はシステムの特徴を表す言葉で、フェイルオーバーはシステムの冗長化技術のひとつです。どちらも、システムの障害や問題が発生した場合に、システムの機能を維持するために使用されます。

冗長性
・プライマリシステムに障害が発生した場合に利用できる予備のシステムを用意しておくこと
・バックアップ部品やシステムを代替品として使用すること
フェイルオーバー
・障害や問題が発生した場合に、予備のシステムに自動的に切り替えること
・障害時に処理を引き継ぐことで、業務の停止を防ぐこと

簡単に言えば..

特定のタスクを担当するさまざまな部門(サブネットワーク)を持つ大企業(FSD)を想像してみてください。各部門には独自の専門ツールや機器(ハードウェアコンポーネント)があります。テスラのシステムは、効率的な管理構造のように機能し、適切なタスクを適切な部門に割り当て、適切なツールを提供し、各部門の取り組みを調整して、最適な生産性とパフォーマンスを実現するということです。

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