特斯拉开发自动驾驶芯片,处理速度将为英伟达10倍

特斯拉正在自主研发名为“Hardware3”的芯片,旨在为Model S、Model X及Model 3提供更强大的自动驾驶功能。相较于英伟达平台,该芯片预计能大幅提升计算机视觉软件的处理速度。

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讯 北京时间8月2日上午消息,“我们私下里筹备这个事情已经有两三年时间了,”马斯克在今早的财报电话会议上说道。“我想是时候可以将消息公之于众了。”

特斯拉正在自己开发一个名叫“Hardware 3”的硬件,这将用在Model S、Model X以及Model 3上来实现自动驾驶功能。

至今为止,特斯拉一直依靠的是英伟达Drive平台。那么现在为什么要进行调整呢?

特斯拉表示通过自行设计芯片,公司能够专注于自己的需求,进而保证效率。

“我们知道自己的神经网络是什么样子,也清楚未来它会是什么样子。”Hardware 3项目的主管Pete Bannon说道。Bannon指出明年将会开始推出硬件升级。

马斯克补充道,“关键是要在裸金属的层级上运行神经网络。你必须要让电路自行进行计算,而不是在什么仿真模式下,这就是图形处理器和中央处理器的运作原理。你需要进行大量的计算。”

据马斯克表示,最终的结果将会是惊人的:他说在英伟达硬件上运行特斯拉计算机视觉软件每秒处理大约200帧,但是特斯拉专门设计的芯片则可以实现每秒2000帧。

人工智能分析师James Wang指出,此举能够让特斯拉获得未来更多掌控权:苹果自定义SoC是iPhone性能在市场上保持领先的关键原因。特斯拉的人工智能芯片也会同样如此——这将帮助特斯拉在性能和功能方面领先其他汽车制造商,后者都需要等待英伟达或英特尔的下一代芯片。

拥有自己的芯片,特斯拉就可以按照自己的步调满足自己的需求。如果他们突然意识到硬件缺少什么,他们就不必等待其他人去进行研发了。这绝对不能算是一个简单的任务——但如果特斯拉能够成功做到这一点且企业还没有破产(马斯克表示芯片研发所需花费和现有硬件一样多),这最终将会成为公司的重大优势。

原文链接

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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