特斯拉之所以把拉特纳招入麾下,是因为他曾开发了多个极为复杂、极为成功的软件项目。
在Swift之前,拉特纳还开发了另外两个类似规模的软件项目,分别是LLVM和Clang。
在苹果和谷歌,这些是基础软件工具,被工程师用来开发其他软件,支撑着iPhone和谷歌在线服务上发生的一切。
“克里斯非常善于管理和运作高质量的大型软件项目,吸引优秀的程序员,取得成果,”伊利诺伊大学香槟分校计算机科学教授艾夫说。
特斯拉需要像拉特纳这样的人,部分原因在于特斯拉已经和Mobileye分手(Autopilot目前采用的图像识别系统就是来自于Mobileye)。
特斯拉必须自己开发一个全新的系统,显然是围绕着英伟达(NVIDIA)的GPU芯片进行开发。
在当今的很多人工智能(AI)系统中,英伟达的GPU都扮演着计算和图形处理的双重角色。
而拉特纳正是那种能够领导这类系统开发的工程师。况且,驱动英伟达GPU的基础软件就是基于LLVM。
特斯拉下决心开发自己的技术,这一点不仅仅体现在招募拉特纳的行动上。
Autopilot的软件工程主管是拉特纳,硬件工程主管则是前苹果芯片设计师吉姆·凯勒(Jim Keller),他曾协助开发iPhone的很多款微处理器(凯勒的几位旧同事现在也为特斯拉效力)。
特斯拉拥有从头到尾开发AI技术所需的关键人才。该公司不得不如此。与Mobileye的合作已经终止,还不清楚GPU是否是自动驾驶汽车的未来。
外界不知道特斯拉是否在开发AI芯片,但凯勒的加盟表明特斯拉会这么做。特斯拉确实需要像拉特纳这样的人来开发驱动AI芯片的底层软件。
各公司已经在朝着新型AI芯片的方向努力。去年,谷歌宣布开发了一款名叫Tensor Processing Unit的AI芯片。
英伟达和英特尔等芯片制造商也在开发专用的AI芯片。这类芯片被用来满足神经网络、图像语音识别、自动驾驶系统和其他AI技术的要求。
特斯拉本可以从其他人那里获得这项技术,但该公司拥有更大的野心。毕竟,特斯拉已经在自己的工厂生产自己的电池。
自力更生打造产品,就能够以无与伦比的规模和成本来实现其他人做不到的事情。真正的优势正来源于此。
因此,特斯拉聘请克里斯·拉特纳,既因为该公司希望向苹果看齐,也因为它希望与众不同。
翻译:于波
来源:Wired
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