Tesla의 '범용 번역기'가 모든 플랫폼에서 FSD를 간소화하는 방법

테슬라의 FSD 구현 방법에 대해 다시 한 번 자세히 알아볼 시간입니다. 다시 한 번 Tesla의 특허를 훌륭하게 보도해 주신 SETI Park on X에게 감사의 인사를 전합니다.

이번 기사에서는 Tesla가 어떻게 AI를 위한 '범용 번역기'를 구축하여 FSD 또는 기타 신경망이 다양한 하드웨어 플랫폼에 원활하게 적응할 수 있도록 하는지에 대해 다룹니다.

이 번역 계층을 사용하면 FSD와 같은 복잡한 신경망을 최소 요구 사항을 충족하는 거의 모든 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 이를 통해 학습 시간을 획기적으로 줄이고, 플랫폼별 제약 조건에 적응하며, 더 빠르게 결정하고, 더 빠르게 학습할 수 있습니다.

특허의 요점을 최대한 이해하기 쉽게 분석해 보겠습니다. 이 새로운 특허는 Tesla가 Tesla가 아닌 차량, Optimus 및 기타 장치에서 FSD를 구현하는 방법일 가능성이 높습니다.

의사 결정

의사 결정 기계로서의 신경망을 상상해 보십시오. 하지만 신경망을 구축하려면 그 구조와 데이터 처리 방법에 대한 일련의 결정을 내려야 합니다. 복잡한 레시피에 적합한 재료와 요리 기술을 선택하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. '결정점'이라고 하는 이러한 선택은 신경망이 주어진 하드웨어 플랫폼에서 얼마나 잘 작동하는지에 결정적인 역할을 합니다.

이러한 결정을 자동으로 내리기 위해 Tesla는 '실행하면서 학습하는' 신경망처럼 작동하는 시스템을 개발했습니다. 이 독창적인 시스템은 하드웨어의 기능을 분석하고 신경망을 즉각적으로 조정하여 플랫폼에 관계없이 최적의 성능을 보장합니다.

제약 조건

모든 하드웨어 플랫폼에는 처리 능력, 메모리 용량, 지원되는 명령어 등의 한계가 있습니다. 이러한 한계는 신경망을 구성하는 방법을 결정하는 '제약 조건'으로 작용합니다. 오븐이 작고 조리대 공간이 제한된 주방에서 케이크를 굽는다고 생각해보세요. 주방이나 도구의 제약 조건에 맞게 레시피와 기술을 조정해야 합니다.

테슬라의 시스템은 이러한 제약 조건을 자동으로 식별하여 신경망이 하드웨어의 경계 내에서 작동할 수 있도록 보장합니다. 이는 FSD가 잠재적으로 한 차량에서 다른 차량으로 옮겨져 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있음을 의미합니다.

관련된 주요 결정 포인트와 제약 조건 몇 가지를 분석해 보겠습니다.

데이터 레이아웃: 신경망은 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 이 데이터가 메모리에서 어떻게 구성되는지('데이터 레이아웃')는 성능에 큰 영향을 미칩니다. 하드웨어 플랫폼마다 선호하는 레이아웃이 다를 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 플랫폼은 NCHW 형식(배치, 채널, 높이, 너비)으로 데이터를 구성하는 것이 더 효율적일 수 있는 반면, 다른 플랫폼은 NHWC(배치, 높이, 너비, 채널)를 선호할 수 있습니다. Tesla의 시스템은 대상 하드웨어에 맞는 최적의 레이아웃을 자동으로 선택합니다.

알고리즘 선택: 이미지 처리에 필수적인 컨볼루션과 같은 신경망 내 연산에 많은 알고리즘을 사용할 수 있습니다. Winograd 컨볼루션과 같은 일부 알고리즘은 더 빠르지만 특정 하드웨어 지원이 필요할 수 있습니다. 고속 푸리에 변환(FFT) 컨볼루션과 같은 다른 알고리즘은 더 다양하지만 속도가 느릴 수 있습니다. Tesla의 시스템은 하드웨어의 성능에 따라 최적의 알고리즘을 지능적으로 선택합니다.

하드웨어 가속: 최신 하드웨어에는 신경망 작업을 가속화하도록 설계된 특수 프로세서가 포함되어 있는 경우가 많습니다. 여기에는 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)가 포함됩니다. Tesla의 시스템은 이러한 가속기를 식별하고 활용하여 주어진 플랫폼에서 성능을 극대화합니다.

만족도

특정 플랫폼에 가장 적합한 구성을 찾기 위해 Tesla는 '만족도 솔버'를 사용합니다. 이 강력한 도구, 특히 만족도 모듈로 이론(SMT) 솔버는 정교한 퍼즐을 푸는 엔진처럼 작동합니다. 신경망의 요구 사항과 하드웨어의 한계를 논리 공식으로 표현하여 모든 제약 조건을 만족하는 솔루션을 찾습니다. 테두리(제약 조건)가 설정된 후 퍼즐 조각을 맞추는 것으로 생각하면 됩니다.

단계별 작동 방식은 다음과 같습니다.

문제 정의:

시스템은 신경망의 요구 사항과 하드웨어의 제약 조건을 일련의 논리적 진술로 변환합니다. 예를 들어, <데이터 레이아웃은 NHWC여야 한다> 또는 <컨볼루션 알고리즘은 GPU에서 지원되어야 한다>는 식입니다.

솔루션 검색: SMT 솔버는 논리적 추론을 사용하여 잘못된 옵션을 제거하면서 가능한 구성의 방대한 공간을 탐색합니다. 데이터 레이아웃 조정, 알고리즘 선택, 하드웨어 가속 활성화와 같은 다양한 설정 조합을 체계적으로 시도합니다.

유효한 구성 찾기: 솔버는 모든 제약 조건을 충족하는 구성을 식별합니다. 이는 주어진 하드웨어에서 신경망을 효율적으로 실행하는 '퍼즐'에 대한 잠재적인 해결책입니다.

최적화

작동하는 구성을 찾는 것도 문제지만, <최적> 구성을 찾는 것이 진짜 문제입니다. 여기에는 다음과 같은 다양한 성능 메트릭에 대한 최적화가 포함됩니다.

추론 속도: 네트워크가 데이터를 처리하고 의사 결정을 내리는 속도. 이는 FSD와 같은 실시간 애플리케이션에 매우 중요합니다.

전력 소비량: 네트워크에서 사용하는 에너지의 양입니다. 전력 소비를 최적화하는 것은 전기 자동차 및 로봇의 배터리 수명을 연장하는 데 필수적입니다.

메모리 사용량: 네트워크 및 데이터를 저장하는 데 필요한 메모리 양입니다. 메모리 사용량을 최소화하는 것은 리소스가 제한된 장치에서 특히 중요합니다.

정확도: 새로운 플랫폼에서 네트워크의 정확도를 유지하거나 개선하는 것은 안전과 신뢰성을 위해 가장 중요합니다.

테슬라의 시스템은 이러한 메트릭을 기반으로 후보 구성을 평가하여 전반적인 성능이 가장 우수한 구성을 선택합니다.

번역 레이어와 만족도 솔버

'번역 레이어'와 만족도 솔버를 구분하는 것이 중요합니다. 번역 레이어는 전체 적응 프로세스를 관리하는 가장 중요한 시스템입니다. 여기에는 하드웨어를 분석하고, 제약 조건을 정의하고, SMT 솔버를 호출하는 구성 요소가 포함됩니다. 솔버는 번역 계층에서 유효한 구성을 찾기 위해 사용하는 특정 툴입니다. 번역 레이어를 오케스트라의 지휘자, SMT 솔버를 AI 적응이라는 교향곡에서 중요한 역할을 하는 악기 중 하나라고 생각하면 됩니다.

간단한 용어

복잡한 레시피(신경망)가 있고 이를 여러 주방(하드웨어 플랫폼)에서 요리하고 싶다고 상상해 보십시오. 어떤 주방에는 가스레인지가 있고, 어떤 주방에는 전기 가스레인지가 있으며, 어떤 주방에는 큰 오븐이 있고, 어떤 주방에는 작은 오븐이 있습니다. 테슬라의 시스템은 마스터 셰프처럼 각 주방에서 가장 잘 작동하도록 레시피와 기술을 조정하여 요리 환경에 관계없이 맛있는 식사(효율적인 AI)를 보장합니다.

이것은 무엇을 의미할까요?

자, 이 모든 것을 정리하고 맥락에 맞춰 테슬라에게 무엇을 의미할까요? 사실 꽤 많은 의미가 있습니다. 즉, Tesla는 최소한의 제약 조건만 충족하는 한 모든 플랫폼에 FSD를 적용할 수 있는 변환 계층을 구축하고 있습니다.

즉, Tesla는 새로운 플랫폼에 FSD를 빠르게 배포하는 동시에 해당 플랫폼 범위에서 의사 결정 속도와 전력 효율성을 모두 극대화하는 이상적인 구성을 찾을 수 있습니다. 

이 모든 것을 종합하면 테슬라가 FSD 라이선스를 준비하고 있습니다는 흥미로운 미래가 될 수 있습니다. 차량뿐만 아니라 테슬라의 휴머노이드 로봇인 옵티머스도 FSD로 작동한다는 점을 기억하세요. FSD 자체는 매우 적응력이 뛰어난 비전 기반 AI일 수 있습니다.