Tesla FSD 컴퓨터가 자율 주행을 실행합니다
Tesla의 자율 주행 차량의 핵심에는 핵심 구성 요소가 있습니다: Full Self-Driving (FSD) 컴퓨터입니다. 내부적으로 Hardware 4.0으로 알려진 이 시스템은 자동차의 인공 지능 두뇌 역할을 하며, 센서가 포착한 데이터를 끊임없이 처리하여 자율적으로 탐색합니다. 그 임무는 실시간으로 세상을 해석하고 그 안에서 어떻게 움직일지 결정하는 것입니다 🤖.
신경망 처리 중심 아키텍처
FSD 컴퓨터의 힘은 일반 프로세서가 아니라 Tesla가 설계한 여러 신경 처리 장치 (NPU)에 있습니다. 이 NPU들은 시스템이 절대 실패하지 않도록 중복으로 작동합니다. 이들은 단 하나의 목적에 최적화되어 있습니다: 자율 주행 소프트웨어를 구성하는 복잡한 심층 신경망을 실행하는 것입니다. 이 전용 아키텍처는 초당 천문학적인 양의 연산을 처리할 수 있게 하여 고해상도 비디오 분석, 객체 인식, 움직임 예측 및 차량 경로 추적을 중단 없이 수행하는 데 필수적입니다.
하드웨어의 주요 특징:- 중복 처리: 여러 NPU가 병렬로 작동하여 절대적인 안전성과 신뢰성을 보장합니다.
- 특정 최적화: 실리콘은 주행 신경망을 효율적으로 실행하도록 맞춤 제작되었습니다.
- 고성능: 동시에 고해상도 비디오 8개 스트림을 처리할 수 있는 용량.
진짜 도전은 세상을 보는 것뿐만 아니라 그것을 이해하고 1초 미만의 시간에 예측하는 것입니다. 이것이 FSD 컴퓨터가 하는 일입니다.
실시간 환경 인식
이 시스템은 단순히 보는 데 그치지 않고 세상의 모델을 구축합니다. 차량을 둘러싼 8개의 카메라의 데이터를 통합하고 동기화하며, 일부 모델에서는 레이더와 초음파 센서 정보도 포함합니다. 이 데이터로 주변 환경의 동적 3D 표현을 생성하며, 종종 "벡터 공간"이라고 불립니다. 이 디지털 맵에는 다른 차량, 보행자, 신호, 차선 및 모든 장애물의 위치, 속도 및 가능한 궤적을 포함합니다.
전문화된 신경망의 기능:- 탐지: 장면의 모든 객체의 존재를 식별합니다.
- 분류: 각 객체를 라벨링합니다 (자동차, 사람, 자전거, 콘).
- 예측: 탐지된 객체가 어디로 이동할지 계산합니다.
- 계획: 차량의 안전한 궤적과 속도를 결정합니다.
로컬 컴퓨팅과 시스템의 미래
이 모든 계산 능력은 차량 내부에서 로컬로 발생합니다. 이 접근 방식은 엣지 컴퓨팅 (edge computing)이라고 불리며, 안정적인 인터넷 연결에 대한 의존성을 제거하고 지연을 줄이는 데 중요합니다. Tesla가 이미 이 하드웨어의 후속 버전을 개발 중이지만, 현재 FSD 컴퓨터는 전용 인공 지능이 끊임없이 변화하는 환경을 인식하고 반응할 수 있음을 보여줍니다. 컴퓨팅 파워의 힘을 생각하게 합니다: 자동차 컴퓨터가 장애물을 피하기 위해 여러 비디오 스트림을 처리하는 동안, 우리는 때때로 라우터를 작동시키는 데 어려움을 겪습니다 🚗💨.