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(譯為讓神經網絡模型適應硬件平臺的系統和方法)專利被公布。該專利的特別之處在于，對于神經網絡的適應性問題，特斯拉采取的方法是自動化。
常規情況下，神經網絡是一組用于收集數據并從中識別模式的算法。所收集的數據取決于所涉及的平臺以及平臺可以向網絡發送的信息類型，比如攝像頭/圖像數據等。當然，平臺之間會有所差異，這意味著神經網絡算法之間的差異，進行調整對于開發人員而言非常耗時。
在神經網絡適應特定硬件的過程中，軟件開發人員必須根據所用硬件中內置的可用選項做出決策。因此，需要以此對此類選項進行研究、對硬件文檔進行審查以及對影響進行分析，選擇好每一組選項，最終添加到神經網絡，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。
根據專利申請文件，在插入神經網絡模型以及特定硬件平臺信息，讓神經網絡適應硬件平臺后，軟件代碼就會遍布整個神經網絡，以了解決策點的位置，然后針對此類決策點運營硬件參數，實現可用的配置。該軟件方法著眼于硬件限制(如處理資源和性能指標的限制)，并為神經網絡生成滿足讓其正確運行的設置。
特斯拉的專利還具備在圖形界面上顯示神經網絡配置信息，從而更加對用戶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、功耗或內存消耗。
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