近日，国内媒体报道，特斯拉有一个项目，名为System and Method for Adapting a Neural Network Model On a Hardware Platform（翻译为让神经网络模型适应硬件）平台系统和方法）专利已公开。
这项专利的特别之处在于，特斯拉实现神经网络适应性的方法是自动化。
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。
当然，平台之间会有差异，这意味着神经网络算法和进行调整的差异对于开发人员来说可能非常耗时。
在使神经网络适应特定硬件的过程中，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。
因此，需要研究这些选项，审查硬件文档，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。
特斯拉将此类选项称为决策点，这是该专利作用的关键部分。
根据专利申请，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，软件代码将遍布整个神经网络以了解决策点的位置，然后操作硬件参数对于这样的决策点。
实施可用的配置。
该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常运行的设置。
特斯拉的专利还提供了在图形界面上显示神经网络配置信息的能力，允许以更人性化的方式进行评估和选择。
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。
编者点评：特斯拉除了是一家造车公司之外，还是一家致力于开发智能技术的“程序员”。
新专利将打破以往神经网络需要人工干预才能适应特定硬件平台的情况，升级为自动适应，可以节省开发者的决策和编程时间。
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