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據外媒報道，最近，特斯拉一項名為“讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型適應硬件平臺的系統和方法”（System and Method for Adapting a Neural Network Model On a Hardware Platform）的專(zhuān)利被公布。

（圖片來(lái)源：teslarati.com）

一般而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一組用于收集數據并從中識別模式的算法。所收集的具體數據取決于所涉及的平臺以及平臺可以向網(wǎng)絡(luò )發(fā)送的信息類(lèi)型，如攝像頭/圖像數據等。平臺之間的差異意味著(zhù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法之間的差異，而進(jìn)行調整對于開(kāi)發(fā)人員而言非常耗時(shí)。就像應用程序必須經(jīng)過(guò)編程才能夠在手機或平板電腦的操作系統或硬件上工作一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )也是如此。不過(guò)，特斯拉對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的適應性問(wèn)題，采取的是自動(dòng)化方法。

在讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )適應特定硬件的過(guò)程中，軟件開(kāi)發(fā)人員必須根據所用硬件中內置的可用選項來(lái)做出決策。通常，需要依次對此類(lèi)選項進(jìn)行研究、對硬件文檔進(jìn)行審查以及對影響進(jìn)行分析，選擇好每一組選項，最終添加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，成為一種配置。特斯拉將此類(lèi)選項稱(chēng)為“決策點(diǎn)”，也是該項發(fā)明發(fā)揮作用的關(guān)鍵部分。

根據專(zhuān)利申請文件，在插入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型以及特定硬件平臺信息，以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )適應硬件平臺后，軟件代碼就會(huì )遍布整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，以了解決策點(diǎn)的位置，然后針對此類(lèi)決策點(diǎn)運營(yíng)硬件參數，實(shí)現可用的配置。更具體地說(shuō)，該軟件方法著(zhù)眼于硬件限制（如處理資源和性能指標的限制），并為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )生成滿(mǎn)足讓其正確運行的設置。

該文件寫(xiě)道：“為了讓抽象的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )得到具體執行，可能要做出有關(guān)一個(gè)或多個(gè)系統部件、數值精度、算法選擇、數據填充、加速器使用、步幅等的執行決策，可能需要在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的每一層或每一個(gè)張量基礎上做出此類(lèi)決策，因此一個(gè)特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可能需要做出上百個(gè)，甚至更多的決策。本發(fā)明在執行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之前考慮了許多因素，因為底層軟件或硬件平臺不支持很多配置，而此類(lèi)配置可能會(huì )導致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )無(wú)法執行。”

特斯拉的發(fā)明還具備在圖形界面上顯示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )配置信息，從而以更加用戶(hù)友好的方式做出評估和選擇的能力。例如，不同的配置可能需要不同的評估時(shí)間、功耗或內存消耗。如根據跟蹤模式（Track Mode）和距離模式（Range Mode）之間的差異來(lái)選擇配置，而不是根據人們希望AI如何與硬件一起工作來(lái)選擇配置。

據報道，該項專(zhuān)利申請似乎是特斯拉收購了DeepScale之后研究出的產(chǎn)品之一。DeepScale是一家專(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。該項專(zhuān)利的發(fā)明者是Michael Driscoll博士，他曾是DeepScale公司的高級工程師，后來(lái)成為特斯拉的高級軟件工程師。在今年進(jìn)行獨立研究之前，DeepScale前首席執行官Forrest Iandola博士也曾在特斯拉擔任高級機器學(xué)習科學(xué)家一職。

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