据外媒报道，特斯拉最近发布了一个项目，名为“让神经网络模型适应硬件平台的系统和方法”Neural Network Model On a Hardware Platform）专利已公开。
（图片来源：teslarati.com）一般来说，神经网络是一组用于收集数据并从中识别模式的算法。
收集的具体数据取决于所涉及的平台以及平台可以发送到网络的信息类型，例如相机/图像数据等。
平台之间的差异意味着神经网络算法之间的差异，并且进行调整可能非常耗时开发商。
就像应用程序必须经过编程才能在手机或平板电脑的操作系统或硬件上运行一样，神经网络也是如此。
然而，特斯拉采用了自动化的方法来提高神经网络的适应性。
在使神经网络适应特定硬件时，软件开发人员必须根据所使用硬件中内置的可用选项做出决策。
通常，会依次研究此类选项、审查硬件文档并分析影响，选择每组选项并最终将其作为配置添加到神经网络中。
特斯拉将这些选项称为“决策点”，它们是本发明如何运作的关键部分。
根据该专利申请，在插入神经网络模型和特定硬件平台信息以使神经网络适应硬件平台后，软件代码遍布整个神经网络以了解决策点的位置，然后针对这些决策点操作硬件参数。
决策点。
，实施可用的配置。
更具体地说，软件方法着眼于硬件约束（例如处理资源和性能指标的限制）并为神经网络生成足以使其正确运行的设置。
文件中写道：“为了让一个抽象的神经网络具体执行，执行决策可能涉及一个或多个系统组件、数值精度、算法选择、数据填充、加速器使用、步幅长度等，这可能需要由于神经网络在每层或每张量的基础上做出这样的决策，所以特定的神经网络可能需要在执行神经网络之前考虑许多因素。
软件或硬件平台不支持许多配置，而这样的配置可能会导致神经网络无法执行。
”特斯拉的发明还具有在图形界面上显示神经网络配置信息的能力，从而以更人性化的方式做到这一点。
方式。
具有评估和选择的能力。
例如，不同的配置可能需要不同的评估时间、功耗或存储器消耗。
例如，根据跟踪模式和范围模式之间的差异来选择配置，而不是根据希望 AI 如何与硬件配合来选择配置。
据报道，该专利申请似乎是特斯拉收购 DeepScale 后开发的产品之一。
DeepScale 是一家人工智能初创公司，专注于全自动驾驶和为小型设备设计神经网络。
该专利的发明人是Michael Driscoll博士，他曾是DeepScale的高级工程师，后来成为特斯拉的高级软件工程师。
DeepScale 前首席执行官 Forrest Iandola 博士在今年进行独立研究之前，曾在特斯拉担任高级机器学习科学家。
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