7 月 8 日，據外媒報道，電動(dòng)汽車(chē)制造商特斯拉在人工智能(AI)領(lǐng)域取得的進(jìn)步是其當前和未來(lái)成功最重要的保證之一，這包括使其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )適應各種硬件平臺。在最新名為“在硬件平臺上采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的系統和方法”的專(zhuān)利申請文件中，特斯拉提出了應對上述挑戰的方法。

　　一般而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一組用來(lái)收集數據并從中識別模式的算法。收集的具體數據取決于所涉及平臺以及它可以發(fā)送到網(wǎng)絡(luò )的信息類(lèi)型，比如攝像頭或圖像數據等。平臺之間的差異意味著(zhù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的不同，對開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，調整這些算法是非常耗時(shí)的事情。例如，就像應用程序必須進(jìn)行編程才能在手機或平板電腦上的操作系統或硬件上運行一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )也是如此。特斯拉對硬件適應問(wèn)題的解決方案就是自動(dòng)化。

　　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )適應特定硬件的過(guò)程中，軟件開(kāi)發(fā)人員必須根據正在使用的硬件中內置的可用選項做出決定。反過(guò)來(lái)，這些選項通常依次需要進(jìn)行研究、硬件文檔審查和影響分析，并選擇每組選項，最終形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )要使用的配置。特斯拉的應用程序稱(chēng)這些選項為“決策點(diǎn)”，它們是特斯拉的發(fā)明如何發(fā)揮作用的關(guān)鍵部分。

　　專(zhuān)利申請文件中稱(chēng)，在插入用于適配的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型和特定硬件平臺信息之后，軟件代碼會(huì )遍歷網(wǎng)絡(luò )以了解“決策點(diǎn)”在哪里，然后針對這些點(diǎn)運行硬件參數以提供可用的配置。更具體地說(shuō)，軟件方法著(zhù)眼于硬件約束(如處理資源和性能指標)，并為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )生成滿(mǎn)足其正確運行要求的設置。

　　特斯拉描述稱(chēng)：“為了產(chǎn)生抽象神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的具體實(shí)現，可以做出關(guān)于系統的數據布局、數值精度、算法選擇、數據填充、加速器使用、步幅等中的一個(gè)或多個(gè)實(shí)現決策。這些決策可能是按層或按張量做出的，因此對于特定網(wǎng)絡(luò )，可能要做出數百個(gè)或更多決策。本發(fā)明的在實(shí)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之前考慮了許多因素，因為許多配置不被底層軟件或硬件平臺支持，而這樣的配置將導致無(wú)法操作的實(shí)現。”

　　特斯拉的發(fā)明還提供了在圖形界面上顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )配置信息的能力，使評估和選擇對用戶(hù)更加友好。例如，不同的配置可能具有不同的評估時(shí)間、功耗或內存消耗。這個(gè)過(guò)程就像是根據跟蹤模式和范圍模式之間的差異來(lái)選擇配置，而不是根據用戶(hù)希望 AI 如何與硬件一起工作。

　　據報道，這項專(zhuān)利申請是特斯拉收購 DeepScale 后推出的產(chǎn)品之一，DeepScale 是專(zhuān)注于全自動(dòng)駕駛和為小型設備設計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的 AI 初創(chuàng )公司。上述專(zhuān)利發(fā)明人是邁克爾··德里斯科(Michael Driscoll)，在成為特斯拉的高級軟件工程師之前，他曾是 DeepScale 的高級工程師。DeepScale 的前首席執行官弗雷斯特·蘭多拉(Forrest Iandola)在今年轉向獨立研究之前，也曾在特斯拉擔任高級機器學(xué)習科學(xué)家。
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