TeslaはAIイベント「AI Day」で自動運転車開発の最新状況を公開した。自動運転の中核技術は高度なコンピュータビジョンで、これを開発するためにはAIスパコンが必要となる。TeslaはAIプロセッサを開発し、これをベースに独自のAIスパコンを構築した。更に、自動運転技術をロボットに応用したヒューマノイドを開発することを明らかにした。

出典: Tesla

発表概要

Teslaの自動運転技術は「Full Self-Driving(FSD)」(上の写真)と呼ばれ、他社とは異なり、カメラだけでクルマが自律走行する。AIはカメラの映像を解析し周囲のオブジェクトを把握するが、ニューラルネットワークの規模が巨大になり、また、アルゴリズムを教育するために大量のデータを必要とする。このため、Teslaは独自でAIプロセッサ「D1 Chip」を開発し、アルゴリズム教育を超高速で実行する。自動車メーカーがスパコン開発まで手掛け、自動運転車で垂直統合が進む。

AI専用スパコン

TeslaはAI専用プロセッサD1をベースとするAIスパコン「ExaPOD」を開発した(下の写真)。このシステムはアルゴリズムの教育などで使われ、一般に「Dojo Supercomputer」と呼ばれる。現在は、GPUをベースとするAIスパコンを運用しているが、これを独自半導体D1 Chipで構成する。最大性能は1.1 ExaFlopsで、世界で第五位の処理能力を持つスパコンとなる。Teslaは既に、独自技術で車載プロセッサ「FDS Chip」を開発しており、クルマでアルゴリズムを実行するために使われている。今回発表のD1 Chipは超高速のプロセッサで、ExaPODでアルゴリズム教育などで使われる。

出典: Tesla

AIプロセッサ

AIプロセッサD1 Chipは354の計算ユニット(Training Node)から成るプロセッサで、最大性能は362 TeraFlopsとなる(下の写真)。計算ユニットはマトリックス計算とベクトル計算機構を備え、ニューラルネットワークの教育に最適のアーキテクチャとなる。従来は、Nvidia GPUを使っていたが、TeslaはAI処理に特化したD1 Chipを独自に開発した。

出典: Tesla

AIプロセッサの性能比較

D1 Chipの特徴は他のチップと高速でデータ通信できることで、このクラスで最大の能力を持つ。D1 Chipはデバイスの周囲に通信機構(I/O Ring)を搭載し、他のチップとデータを送受信する。D1 Chipの通信性能が高いため、数多くのチップと連結でき、スパコン大規模なスパコンの開発可能となる。(下のグラフはAIチップの処理性能を示している。横軸が演算性能で縦軸が通信速度。GoogleのTPUやGPUに比べ通信性能が高いことが分かる。)

出典: Tesla

ボードの構造

D1 Chipはボード「Training Tile」(下の写真)に搭載される。ボードには２５個のD1 Chipが搭載され、他のボードと高速でデータ通信する。更に、このボード６枚をラックに搭載し、これを２４ユニット使い、AIスパコン「ExaPOD」が構成される。つまり、ExaPODは3000個のD1 Chipを搭載し、最大性能は1.1 ExaFlopsとなる。

出典: Tesla

コンセプト

TeslaはLidarを使わないでカメラだけで自動運転できる技術を開発している。カメラの映像をAIで解析することでクルマが自動走行する。コンピュータビジョンが視覚となり、クルマは動物のように、周りの状況を判断して安全なルートを走行する。クルマは8台のカメラを搭載し、これをAIで解析して周囲のオブジェクトを把握する。

出典: Tesla

自動運転AIの構造

上のグラフィックスはAIのアーキテクチャを示している。それぞれのカメラの映像をCNNで解析し特徴量を把握する(下段の部分)。これをTransformerで融合し、周囲を見渡せる３Dモデルを生成する。３Dモデルはベクトル空間(Vector Space)として構成され、クルマは周囲の状況を３Dで把握するだけでなく、その意味を理解する。更に、AIは過去のオブジェクトを“記憶”する機能を持ち、視界が遮られても周囲の状況を把握できる。(下のグラフィックス、ピックアップトラックがクルマの視界を遮ってもRNNは背後に二台のクルマがいることを覚えている(赤丸で囲った部分)。)

出典: Tesla

スパコンが必要な理由

Teslaが開発しているAIモデルは巨大で、更に、このニューラルネットワークを大量のデータで教育する必要がある。ニューラルネットワークのパラメータの数は数億個といわれ、自動運転車の開発は巨大AI開発でもある。Teslaは市販車両のカメラで撮影した映像をクラウドに集約しており、これが教育データとして使われる。大量の教育データを保有していることがTeslaの強みとなる。巨大なニューラルネットワークを大量のデータで教育するためにはAIスパコンが必須となる。

ロボット開発を開始

イベントの最後にMuskはヒューマノイドロボット「Tesla Bot」(下の写真)を開発することを明らかにした。自動運転車のカメラやAIをロボットに適用することでヒューマノイドを開発し、来年、プロトタイプの完成を目指す。ロボットは繰り返し作業など人間が嫌がるタスクを実行し、買い物に行くなどの利用法が示された。ただ、実際にロボットが完成するかどうかについて、Muskは難しいとの見解を示している。つまり、ロボット開発はMusk流のマーケティング手法で、市場の注目を集め、優秀なエンジニアを雇い入れることが目的との解釈もある。

出典: Tesla

Autopilotの事故が続く

Teslaは運転支援技術「Autopilot」で事故が続き、その対応に苦慮している。Autopilotで自動走行中に停車中の緊急車両に衝突する事故が11件続き、連邦政府(National Highway Transportation and Safety Administration)は調査を開始した。事故は夜間に発生しており、コンピュータビジョンの精度が調査の対象となる。AutopilotのAIに疑問が呈された形となり、Teslaはカメラだけで安全に走行できることを早期に実証する必要性に迫られている。