特斯拉於 2024 年 4 月 4 日公開了一項名為「AI 推理編譯器和運行時工具鏈」的專利（專利編號 WO2024073115A1），詳盡說明了如何在自動駕駛車輛與機器人中高效運行複雜的 AI 模型。該專利特別提到透過專用硬體進行 AI 推理時的效能提升，展現特斯拉持續加強全自動駕駛系統（FSD）整體效能的策略。
本文主要內容
AI 子網路：模組化設計提升靈活性與精準度
特斯拉的 FSD 系統並非一個單一的整體，而是由多個專門的子網路組成，這些子網路各自負責不同的功能，使特斯拉能針對各個區塊進行個別訓練與改良。模組化設計的好處在於，當某個子網路獲得改進時，整個系統能自動調整以適應這些變化，進一步提升整體效能。
這些子網路的功能包括：
- 辨識與解讀交通號誌：準確辨識各類交通標誌與號誌燈，確保車輛能在不同道路環境下做出正確反應。
- 偵測與追蹤移動物體：能夠即時偵測並追蹤周圍的車輛、行人與自行車，確保行駛過程的安全性。
- 維持車道位置與道路導航：透過感測與運算維持車輛在車道內的正確位置，並進行路徑規劃。
- 建立 3D 環境地圖：利用周遭環境的資訊建立 3D 地圖，提供精確的空間感知能力。
- 路徑規劃與即時駕駛決策：根據當前道路情況進行即時路徑規劃與駕駛決策。
這種分工模式使 FSD 能夠更有效率地處理自動駕駛過程中的複雜問題，並在不同環境下展現更精準的表現。
編譯工具鏈：為硬體量身打造最佳執行效能
由於 FSD 系統需要在多種硬體架構上執行，包括 CPU、GPU 以及專為 AI 任務設計的加速器 NPU，特斯拉開發了一套專用的編譯工具鏈。這套工具鏈能將 FSD 的高階程式碼轉換為適用於不同硬體元件的最佳機器碼，確保各元件能以最適合的方式執行指令，進一步提升效能與能源使用效率。
每種硬體架構與能力各不相同，因此這種量身打造的編譯方式格外重要。透過為每個處理器調整指令集，特斯拉能確保 FSD 系統在不同硬體元件上都能發揮最佳效能，無論是執行高強度運算還是處理簡單任務。
策略性任務分配：資源調度提升系統效能
特斯拉的 FSD 系統具備智慧型任務分配功能，能根據不同任務的運算需求，將任務指派給最適合的硬體元件。例如，對運算能力要求較高的任務會交由效能更強大的處理器執行，而較簡單的任務則由能源效率更佳的單元處理。
這種策略性分配不僅提升了整體系統的執行效能，還降低了能耗，確保每個硬體元件都能在其最佳效能範圍內運作。
排程調整：縮短延遲並增強即時反應能力
在自動駕駛中，即時性至關重要。為了縮短延遲並增強系統的即時反應能力，特斯拉引入了一個執行排程器，專門負責決定硬體執行指令的順序。透過精確的排程調整，FSD 能在瞬息萬變的駕駛環境中快速應對突發狀況或做出即時決策。
這種排程調整不僅加快了系統的反應速度，也提升了整體運算效能，使 FSD 在處理複雜場景時更加高效。
量化感知訓練：減輕運算負擔並降低功耗
為了在不明顯降低準確度的情況下減輕計算負擔與功耗，特斯拉採用了量化感知訓練技術。這項技術使 FSD 系統能夠使用低精度數據進行訓練與運算，有效減少處理能力與記憶體的需求。
量化感知訓練的核心原理是透過「四捨五入」，以較低精度的數字表示運算過程中的數據，從而降低硬體負擔，同時維持足夠的準確性，達成效能與資源使用效率的平衡。
時鐘同步：確保多晶片系統協同運作
在 FSD 系統中，多個晶片同時執行運算是常態。因此，維持各晶片之間的精確時鐘同步至關重要。特斯拉在系統中導入了時鐘同步機制，確保所有處理單元能夠協同運作，避免因時序錯誤導致運算誤差。
這項技術能確保 FSD 在即時運算時保持高度精確，並在處理來自多個來源的數據時維持一致性，進一步增強了系統的穩定性與可靠性。
冗餘與故障切換：增強可靠性與安全性
為了確保系統的可靠性與安全性，特斯拉在 FSD 中實作了硬體與軟體層面的冗餘與故障切換功能。當某個關鍵元件發生故障時，備援元件能即時接手其工作，確保系統持續穩定執行，避免中斷或失效。
這種冗餘設計對自動駕駛至關重要，尤其在涉及行車安全時，任何故障都可能導致嚴重後果。因此，特斯拉的冗餘與故障切換機制成為 FSD 系統安全性的重要基石。
高效協作與技術領先：FSD 系統的關鍵設計理念
簡單來說，可以將 FSD 想像成一個大型企業，每個部門負責不同的工作，並配備適合該部門的專屬工具。Tesla 的系統就如同高效的管理層，負責將合適的任務指派給適當的部門，並協調各部門間的合作，以達成最佳的生產力與效能。這樣的設計使 FSD 能夠有效且精準地應對自動駕駛中的各種複雜情況。
透過這些專利技術，特斯拉成功將 AI 模型的執行效能提升至全新水準，展現其在自動駕駛領域的技術領導地位。這項專利的細節不僅揭示了特斯拉如何透過深度結合硬體與軟體來提升系統效能，也顯示出其對於可靠性與安全性的高度關注。
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