Cầu nối AI mới của Tesla giảm mạnh mức tiêu thụ điện năng mà không làm giảm độ chính xác

Tesla đã tìm ra cách vượt qua các định luật vật lý. "Cầu nối độ chính xác hỗn hợp" do Tesla phát triển đã được tiết lộ lần đầu tiên trong bằng sáng chế US20260017019A1. Bộ dịch toán học thu hẹp khoảng cách cho công nghệ 8-bit giá rẻ, tiêu thụ năng lượng thấp. Công nghệ này chỉ có thể xử lý các số nguyên cơ bản và giờ đây là công nghệ cao cấp Rot8 cho 32-bit ưu việt.

Đầu tiên, nó mở khóa bộ xử lý AI5, dự kiến mạnh hơn 40 lần so với phần cứng của chúng ta ngày nay. Điều này rất quan trọng trong Tesla Optimus, có pin 2.3 kWh, khoảng 1/30 so với Model 3. Sử dụng xử lý GPU 32-bit, nó sẽ tiêu thụ toàn bộ năng lượng này trong vòng chưa đầy bốn giờ và hơn 500W chỉ để "suy nghĩ."

Do đó, Tesla giảm mức chi tiêu năng lượng tính toán xuống dưới 100W. Vấn đề "rào cản nhiệt" đã được giải quyết. Giờ đây, robot có thể duy trì thăng bằng và nhận thức trong lịch làm việc 8 giờ mà không cảm thấy nóng.

Các kỹ sư tại Tesla tích hợp độ chính xác vào việc đọc biển báo giao thông

Bằng sáng chế đã giới thiệu "Cầu nối Silicon", cho phép hệ thống Optimus và FSD có siêu trí tuệ, mà không cắt giảm phạm vi hoạt động hay khiến mạch của chúng nóng chảy vì nhiệt. Điều này biến phần cứng giá rẻ của Tesla thành máy cấp siêu máy tính.

Hơn nữa, nó đã giải quyết vấn đề quên. Trong các mô hình FSD trước đây, xe sẽ nhận thấy biển báo dừng, nhưng nếu xe tải che khuất tầm nhìn trong khoảng 5 giây, nó sẽ "quên" nó.

Hiện tại Tesla sử dụng cửa sổ "ngữ cảnh dài", cho phép AI nhìn lại dữ liệu từ 30 giây trước hoặc hơn. Tuy nhiên, ở "khoảng cách" xa hơn trong thời gian, toán học vị trí tiêu chuẩn có xu hướng gây lệch.

Đường ống độ chính xác hỗn hợp của Tesla khắc phục điều này bằng cách duy trì độ phân giải vị trí cao. Điều này đảm bảo AI biết chính xác vị trí của biển báo dừng bị che khuất. Ngay cả sau khi đã trải qua nhiều thời gian di chuyển xung quanh nó. Thật vậy, nhóm Tesla cho biết các phép quay RoPE đủ chính xác để biển báo vẫn được ghim vào tọa độ 3D của nó trong bản đồ tinh thần của xe.

Tesla cho biết họ có sự độc lập khỏi hệ sinh thái CUDA của NVIDIA

Bằng sáng chế mô tả một phương pháp lắng nghe cụ thể sử dụng xấp xỉ Log-Sum-Exp. Bằng cách duy trì trong miền logarit, nó có thể quản lý "dải động" lớn của âm thanh, từ tiếng vo ve nhẹ đến xe cứu hỏa ồn ào, chỉ sử dụng bộ xử lý 8-bit mà không cần "cắt" âm thanh lớn và mất đi âm thanh nhỏ. Điều này cho phép xe lắng nghe và phân biệt môi trường của nó với độ chính xác 32-bit.

Tesla sử dụng Quantization-Aware Training, hay 'QAT'. Thay vì huấn luyện AI trong môi trường 32-bit "hoàn hảo" và "thu nhỏ" nó sau đó, thường dẫn đến AI "say và sai", Tesla huấn luyện AI ngay từ ngày đầu tiên trong môi trường mô phỏng với các ràng buộc 8-bit, về cơ bản mở ra khả năng triển khai AI của Tesla vào thứ gì đó nhỏ hơn nhiều so với ô tô.

Việc tích hợp toán học này vào silicon cũng mang lại sự độc lập chiến lược cho Tesla. Tesla độc lập với hệ sinh thái CUDA của NVIDIA và ở vị thế có thể áp dụng Chiến lược Đúc kép đồng thời với cả Samsung và TSMC.

Sự kết hợp giữa những tiến bộ AI và khả năng tính toán hiệu suất cao của xAI khiến nó trở thành đối thủ cạnh tranh đầy hứa hẹn với Stargate của OpenAI, sẽ được phát hành vào năm 2027.

Những bộ óc thông minh nhất trong lĩnh vực tiền điện tử đã đọc bản tin của chúng tôi. Bạn có muốn tham gia? Hãy gia nhập họ.