I veicoli HW4 eseguono versioni distillate dei modelli FSD di Tesla

I veicoli HW4 eseguono versioni distillate dei modelli FSD di Tesla, progettate per hardware di nuova generazione

Mentre Tesla lavora verso una guida completamente autonoma non supervisionata su più generazioni di hardware, è emerso un dettaglio importante: le auto dei clienti con Hardware 4 (HW4/AI4) non eseguono il Model base di guida completamente autonoma di Tesla.

Invece, le build FSD su HW4 sono versioni ridotte delle reti progettate per la piattaforma di nuova generazione dell'azienda. Lo sviluppo è incentrato prima sul Cybercab, e poi questi modelli vengono distillati per funzionare sui sistemi HW4 leggermente meno potenti utilizzati negli attuali veicoli di produzione.

Il Cybercab include hardware FSD più potente rispetto alle auto consumer di oggi. Quella potenza di calcolo aggiuntiva offre a Tesla un sandbox più ampio per addestrare ed esercitare reti AI più pesanti e complesse, che in seguito possono essere ottimizzate per la flotta più ampia.

Che cos'è la distillazione?

Eseguire una rete neurale enorme all'interno di un veicolo in movimento richiede notevole potenza di elaborazione e memoria. Per colmare il divario tra l'addestramento nei data center e l'esecuzione a bordo, Tesla si affida a una tecnica nota come distillazione.

Gli ingegneri addestrano modelli “teacher” grandi e complessi nei data center. Dopo che questi modelli imparano a gestire attività di guida difficili, vengono distillati in modelli “student” più piccoli, ottimizzati per funzionare localmente sui veicoli consumer, offrendo capacità simili senza sovraccaricare l'hardware di bordo.

Il grado di distillazione dipende dall'hardware di destinazione, in particolare dalla capacità di memoria e dalla larghezza di banda. Sebbene per ora il Cybercab rappresenti la configurazione hardware ideale, i veicoli dei clienti ricevono varianti ottimizzate e più leggere.

Confronto del divario hardware

Questo rispecchia il modo in cui Tesla ha creato FSD v14 Lite per i veicoli più vecchi con Hardware 3 (HW3/AI3). La build v14 Lite è una versione distillata del ramo principale v14 che ha iniziato a raggiungere i tester in accesso anticipato il mese scorso.

Le build FSD v14 in esecuzione sui veicoli dei clienti sono a loro volta distillate da ciò che gira in nativo sul Cybercab. È probabile che HW4 non richieda nemmeno lontanamente tanta ottimizzazione quanto HW3, che secondo Tesla ha solo circa il 15% della larghezza di banda della memoria del suo successore.

Sebbene le specifiche complete del processore di nuova generazione del Cybercab restino non divulgate, è noto che dispone di più RAM rispetto a HW4, il che è fondamentale per l'IA. Si è ipotizzato che il Cybercab possa utilizzare i nuovi chip AI4+ annunciati da Tesla durante la call sugli utili del Q1 all'inizio di quest'anno. Si prevede che tali chip arriveranno con 64GB di memoria o potenzialmente anche di più. Oltre a un computer più capace e con maggiore memoria, il Cybercab include anche GPS duale per un tracciamento della posizione più preciso durante i viaggi senza conducente.

Le speranze di guida senza supervisione restano vive per HW4

Questo non significa che HW4 non sarà in grado di raggiungere FSD senza supervisione. Tesla ha già confermato che HW3 non sarà in grado di raggiungere l'autonomia senza supervisione (ai proprietari è stato promesso un upgrade hardware che renderà i loro veicoli capaci di ottenerla), ma HW4 resta in lizza. L'approccio della distillazione è incoraggiante per i proprietari di HW4: eseguire una versione del software che viene sviluppato per alimentare operazioni commerciali completamente senza conducente sul Cybercab mette HW4 in una posizione forte per raggiungere una vera autonomia.

Puntando prima sull'hardware più potente e poi distillando verso il basso, Tesla può sfruttare appieno le capacità del Cybercab mantenendo al contempo capaci le auto dei clienti. In pratica, le build FSD sui veicoli consumer sono versioni ottimizzate e più leggere del software robotaxi più avanzato dell'azienda.