Teslaの新しいAIブリッジが精度を失うことなく消費電力を削減

Teslaは物理法則の回避策を発見しました。Teslaが開発した「混合精度ブリッジ」は、特許US20260017019A1で初めて公開されました。Math Translatorは、安価で低エネルギー曲線の8ビット技術のギャップを埋めます。この技術は基本的な整数のみを処理できますが、現在はエリート32ビット用のRot8プレミアム技術があります。

まず、AI5プロセッサーのロックを解除します。これは現在のハードウェアの40倍の性能を持つと予想されています。これはTesla Optimusにとって非常に重要です。Optimusは2.3 kWhのバッテリーを搭載しており、これはModel 3の約1/30です。32ビットGPU処理を使用すると、「考える」だけで4時間以内に500W以上を消費し、全電力を使い果たしてしまいます。

そのため、Teslaは計算能力の予算を100W以下に削減しました。「熱の壁」問題は解決されました。現在、ロボットは8時間の作業スケジュールでバランスと意識を保ち、熱を感じることなく動作できます。

Teslaのエンジニアは道路標識の読み取りに正確性を組み込んでいます

この特許は「シリコンブリッジ」を導入しており、OptimusとFSDシステムに超知能を提供し、走行距離を減らしたり、回路が熱で溶けたりすることなく動作します。これによりTeslaの低予算ハードウェアをスーパーコンピュータークラスのマシンに変えます。

さらに、忘却の問題を解決しました。以前のFSDモデルでは、車両は停止標識に気づきますが、トラックが約5秒間視界を遮ると、それを「忘れて」しまいます。

現在Teslaは「長いコンテキスト」ウィンドウを使用しており、AIが30秒以上前のデータを振り返ることができます。ただし、時間的に大きな「距離」では、標準的な位置数学がドリフトを引き起こす傾向があります。

Teslaの混合精度パイプラインは、高い位置分解能を維持することでこれを修正します。これにより、AIは遮られた停止標識が正確にどこにあるかを把握できます。その周りを移動してから長時間が経過した後でも可能です。実際、Teslaチームは、RoPE回転が十分に正確であり、標識が車のメンタルマップ内の3D座標に固定されたままになると述べています。

TeslaはNVIDIAのCUDAエコシステムからの独立性を持つと述べています

特許は、Log-Sum-Exp近似を使用した特定のリスニング方法を説明しています。対数領域に留まることで、柔らかいハミングから大きな消防車まで、音の大きな「ダイナミックレンジ」を、8ビットプロセッサーのみを使用して管理でき、大きな音を「クリップ」したり小さな音を失ったりすることなく処理できます。これにより、車は32ビット精度で環境を聞き分けることができます。

Teslaは量子化対応トレーニング(QAT)を採用しています。「完璧な」32ビット環境でAIをトレーニングし、その後「縮小」する代わりに(通常は「酔っぱらって間違った」AIになる)、Teslaは初日から8ビット制約のあるシミュレーション環境でAIをトレーニングします。これにより、TeslaのAIを車よりもはるかに小さなものに実装する可能性が本質的に解放されます。

この数学をシリコンに組み込むことで、Teslaは戦略的独立性も獲得します。TeslaはNVIDIAのCUDAエコシステムから独立しており、SamsungとTSMCの両方で同時にデュアルファウンドリ戦略を採用できる立場にあります。

xAIのAI 駆動の進歩と高性能計算能力の組み合わせにより、2027年にリリースされるOpenAIのStargateに対する有望な競争相手となっています。

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