[汽車之家 新聞] 日前，有國內媒體報道，特斯拉一項名為System and Method for Adapting a Neural Network Model On a Hardware Platform（譯為讓神經網路模型適應硬體平臺的系統和方法）專利被公佈。該專利的特別之處在於，對於神經網路的適應性問題，特斯拉採取的方法是自動化。
常規情況下，神經網路是一組用於收集資料並從中識別模式的演算法。所收集的資料取決於所涉及的平臺以及平臺可以向網路傳送的資訊型別，比如攝像頭/影象資料等。當然，平臺之間會有所差異，這意味著神經網路演算法之間的差異，進行調整對於開發人員而言非常耗時。
在神經網路適應特定硬體的過程中，軟體開發人員必須根據所用硬體中內建的可用選項做出決策。因此，需要以此對此類選項進行研究、對硬體文件進行審查以及對影響進行分析，選擇好每一組選項，最終新增到神經網路，成為一種配置。特斯拉就是將此類選項成為稱為決策點，也是該項專利發揮作用的關鍵部分。
根據專利申請檔案，在插入神經網路模型以及特定硬體平臺資訊，讓神經網路適應硬體平臺後，軟體程式碼就會遍佈整個神經網路，以瞭解決策點的位置，然後針對此類決策點運營硬體引數，實現可用的配置。該軟體方法著眼於硬體限制（如處理資源和效能指標的限制），併為神經網路生成滿足讓其正確執行的設定。
特斯拉的專利還具備在圖形介面上顯示神經網路配置資訊，從而更加對使用者友好的方式做出評估和選擇的能力。比如，不同的配置可能需要不同的評估時間、功耗或記憶體消耗。
編輯點評：
特斯拉除了是一家造車企業外，還是個致力於研發智慧技術的“程式設計師”。新的專利將打破以往的神經網路需要人為干預後才能適應特定的硬體平臺，轉而升級為自動適應，可以節省開發人員的決策以及程式設計時間。（訊息來源：蓋世汽車網；編譯/汽車之家 張雪蓮）