টেসলার নতুন এআই ব্রিজ নির্ভুলতা না হারিয়ে বিদ্যুৎ ব্যবহার কমিয়েছে

টেসলা পদার্থবিজ্ঞানের নিয়মের একটি সমাধান খুঁজে পেয়েছে। টেসলার দ্বারা উন্নত "দ্য মিক্সড-প্রিসিশন ব্রিজ" প্রথমবারের মতো পেটেন্ট US20260017019A1-এ প্রকাশ করা হয়েছে। ম্যাথ ট্রান্সলেটর সস্তা, কম-শক্তি-বক্ররেখা, ৮-বিট প্রযুক্তির ফাঁক পূরণ করে। এই প্রযুক্তি শুধুমাত্র মৌলিক পূর্ণসংখ্যা নিয়ে কাজ করতে সক্ষম এবং এখন এলিট ৩২-বিটের জন্য Rot8 প্রিমিয়াম প্রযুক্তি রয়েছে।

এটি প্রথমে AI5 প্রসেসর আনলক করে, যা আজকের আমাদের হার্ডওয়্যারের চেয়ে ৪০ গুণ বেশি শক্তিশালী হবে বলে আশা করা হচ্ছে। এটি টেসলা অপটিমাসে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে ২.৩ kWh ব্যাটারি রয়েছে, যা মডেল ৩-এর প্রায় ১/৩০ ভাগ। ৩২-বিট GPU প্রসেসিং ব্যবহার করে, এটি চার ঘণ্টারও কম সময়ে সমস্ত শক্তি খরচ করবে এবং শুধুমাত্র "চিন্তা" করতে ৫০০W-এর বেশি খরচ হবে।

এইভাবে, টেসলা গণনামূলক শক্তির বাজেট ১০০W-এর নিচে কমিয়ে দেয়। "থার্মাল ওয়াল" সমস্যা সমাধান করা হয়েছে। এখন, রোবটগুলি ৮ ঘণ্টার কাজের সময়সূচীতে ভারসাম্য এবং সচেতন থাকতে পারে এবং গরম অনুভব করে না।

টেসলার প্রকৌশলীরা রাস্তার চিহ্ন পড়ার ক্ষেত্রে নির্ভুলতা অন্তর্ভুক্ত করেছেন

পেটেন্টটি "সিলিকন ব্রিজ" প্রবর্তন করেছে, যা অপটিমাস এবং FSD সিস্টেমগুলিকে অতিবুদ্ধিমত্তা দিয়ে সক্ষম করে, তাদের পরিসীমা এক মাইলও কমানো ছাড়াই বা তাপে তাদের সার্কিট গলিয়ে দেওয়া ছাড়াই। এটি টেসলার বাজেট হার্ডওয়্যারকে একটি সুপারকম্পিউটার-শ্রেণির মেশিনে পরিণত করে।

উপরন্তু, এটি ভুলে যাওয়ার সমস্যা সমাধান করেছে। FSD-এর পূর্বের মডেলগুলিতে, গাড়ি স্টপ চিহ্ন লক্ষ্য করত, কিন্তু ট্রাক যদি প্রায় ৫ সেকেন্ডের জন্য এর দৃষ্টি আড়াল করত, তবে এটি "ভুলে" যেত।

এখন টেসলা একটি "লং-কনটেক্সট" উইন্ডো ব্যবহার করে, যা AI-কে ৩০ সেকেন্ড আগে বা তার বেশি সময়ের ডেটা ফিরে দেখতে দেয়। তবে, সময়ের বৃহত্তর "দূরত্বে", স্ট্যান্ডার্ড পজিশনাল ম্যাথ ড্রিফট সৃষ্টি করে।

টেসলার মিক্সড-প্রিসিশন পাইপলাইন উচ্চ পজিশনাল রেজোলিউশন বজায় রেখে এটি ঠিক করে। এটি নিশ্চিত করে যে AI ঠিক জানে যে সেই আড়ালকৃত স্টপ চিহ্নটি কোথায় আছে। এমনকি এর চারপাশে ঘোরাফেরা করে অনেক সময় কেটে যাওয়ার পরেও। প্রকৃতপক্ষে, টেসলা দল বলে যে RoPE ঘূর্ণনগুলি যথেষ্ট নির্ভুল যাতে চিহ্নটি গাড়ির মানসিক মানচিত্রে তার ত্রিমাত্রিক স্থানাঙ্কে পিন করা থাকে।

টেসলা বলে যে তাদের NVIDIA-এর CUDA ইকোসিস্টেম থেকে স্বাধীনতা রয়েছে

পেটেন্টটি Log-Sum-Exp অনুমান ব্যবহার করে শোনার একটি বিশেষ পদ্ধতি বর্ণনা করে। লগারিদমিক ডোমেনে থাকার মাধ্যমে, এটি শব্দের বৃহৎ "ডায়নামিক রেঞ্জ" পরিচালনা করতে সক্ষম, একটি নরম গুনগুন থেকে একটি উচ্চ ফায়ার ট্রাক পর্যন্ত, শুধুমাত্র ৮-বিট প্রসেসর ব্যবহার করে উচ্চ শব্দগুলিকে "ক্লিপ" করতে এবং নরম শব্দগুলি হারাতে হয় না। এটি একটি গাড়িকে ৩২-বিট নির্ভুলতার সাথে তার পরিবেশ শুনতে এবং পার্থক্য করতে সক্ষম করে।

টেসলা কোয়ান্টাইজেশন-অ্যাওয়ার ট্রেনিং, বা 'QAT' ব্যবহার করে। "নিখুঁত" ৩২-বিট পরিবেশে AI প্রশিক্ষণ দিয়ে এবং পরে এটি "সংকুচিত" করার পরিবর্তে, যা সাধারণত 'মাতাল এবং ভুল' AI-এর ফলাফল দেয়, টেসলা প্রথম দিন থেকেই ৮-বিট সীমাবদ্ধতা সহ একটি সিমুলেটেড পরিবেশে AI প্রশিক্ষণ দেয়, যা মূলত টেসলার AI-কে গাড়ির চেয়ে অনেক ছোট কিছুতে প্রয়োগ করার সম্ভাবনা আনলক করে।

সিলিকনে এই গণিত অন্তর্ভুক্ত করা টেসলাকে তার কৌশলগত স্বাধীনতাও দেয়। টেসলা NVIDIA-এর CUDA ইকোসিস্টেম থেকে স্বাধীন এবং Samsung এবং TSMC উভয়ের সাথে একযোগে ডুয়াল-ফাউন্ড্রি স্ট্র্যাটেজি গ্রহণ করার অবস্থানে রয়েছে।

xAI-এর AI অগ্রগতি এবং উচ্চ-কর্মক্ষমতা গণনা ক্ষমতার সমন্বয় এটিকে OpenAI-এর Stargate-এর একটি প্রতিশ্রুতিশীল প্রতিযোগী করে তোলে, যা ২০২৭ সালে মুক্তি পাবে।

সবচেয়ে বুদ্ধিমান ক্রিপ্টো মাইন্ডগুলি ইতিমধ্যে আমাদের নিউজলেটার পড়ে। যোগ দিতে চান? তাদের সাথে যোগ দিন।