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NVIDIAs Supercomputer macht jetzt vollautonomes Fahren möglich
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0 KommentareNVIDIA (WKN:918422) stellte Anfang 2015 erstmals seine DRIVE PX-Plattform vor, einen Supercomputer für das maschinelle Lernen, der erweiterte Fahrerassistenzfunktionen ermöglicht. Über 200 Unternehmen, darunter einige große Automobilhersteller, haben sich mit NVIDIA zusammengeschlossen und bauen ihre selbstfahrenden Autos rund um das DRIVE PX-System auf.
Am Dienstag kündigte NVIDIA den nächsten Schritt in seinem Plan an, das Auto der Zukunft mit der richtigen Technologie zu versorgen. Auf der GPU-Technologiekonferenz in München stellte NVIDIA den DRIVE PX Pegasus vor, ein Upgrade des DRIVE PX-Systems, das laut NVIDIA angeblich vollautonome Fahrzeuge der Stufe 5 möglich machen soll. NVIDIA sieht Pegasus als das Gehirn hinter der selbstfahrenden Revolution des Automobils.
Ein massives Upgrade
Der Pegasus ist in der Lage, 320 Billionen Deep-Learning-Operationen pro Sekunde durchzuführen, eine Verzehnfachung gegenüber dem Anfang 2016 angekündigten DRIVE PX 2. Der DRIVE PX 2 war 10-mal schneller als der ursprüngliche DRIVE PX, was bedeutet, dass der Pegasus etwa 100-mal schneller ist als NVIDIAs erstes Modell.
Damit selbstfahrende Autos sicher und effektiv fahren können, müssen große Mengen an Video- und Sensordaten in Echtzeit verarbeitet werden, mit eingebauten Redundanzen, um die Fehlerwahrscheinlichkeit zu reduzieren. NVIDIA behauptet, dass die Anforderungen an die Rechenleistung fahrerloser Fahrzeuge 50 bis 100 Mal so hoch sind wie die der fortschrittlichsten Autos von heute.
Inzwischen arbeiten 25 Partnerunternehmen mit der DRIVE PX-Plattform, 25 davon entwickeln selbstfahrende Robotertaxis. NVIDIA behauptet, dass Pegasus, das die Größe eines Nummernschildes hat, die Unmengen von Servern und GPUs ersetzen kann, die derzeit benötigt werden, um genügend Rechenleistung für autonomes Fahren bereitzustellen.
Pegasus erreicht dieses Leistungsniveau durch den Einsatz von vier Prozessoren, darunter zwei Xavier SoCs mit acht kundenspezifischen CPU-Kernen und zwei Grafikprozessoren der nächsten Generation. Pegasus wird in der zweiten Jahreshälfte 2018 für NVIDIAs Automobilpartner verfügbar sein, darunter auch Dutzende von Unternehmen, die versuchen, die selbstfahrende Robotertaxis so schnell wie möglich auf den Markt zu bringen.
Die dringend benötigten guten Nachrichten
Die Ankündigung von Pegasus kommt nach ein paar weniger guten Neuigkeiten für NVIDIA. Im September hat Alphabet bekannt gegeben, dass das Tochterunternehmen Waymo, seit 2009 mit Intel zusammenarbeitet und Xeon-Prozessoren und programmierbare Gate-Arrays des Chip-Giganten einsetzt.
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Intel ist dabei, sich zu einem ernst zu nehmenden Konkurrenten zu entwickeln. Das Unternehmen zahlte mehr als 15 Milliarden US-Dollar Anfang dieses Jahres für MobileEye. Der Preis, den Intel bereit war zu zahlen, ist ein Indiz dafür, wie ernst es dem Unternehmen damit ist, nicht auf diesem großen und lukrativen Markt zu fehlen.
Ebenfalls im September gab es Gerüchte, dass das Elektroautounternehmen Tesla, das die Hardware von NVIDIA in all seine Fahrzeuge integriert hat, zusammen mit dem NVIDIA-Konkurrenten Advanced Micro Devices selbstfahrende Chips entwickelt habe. Es wurde nichts bestätigt, aber es wäre nicht das erste Mal, dass sich ein Unternehmen an kundenspezifischen Chips für das maschinelle Lernen zuwendet. Alphabets Google hat seit letztem Jahr Tausende von benutzerdefinierten Tensor Processing Units in seinen Rechenzentren im Einsatz und behauptet, dass die Performance im Vergleich zu GPUs massiv verbessert wurde.
NVIDIAs Automotive-Geschäft ist nach wie vor klein und macht im letzten Quartal weniger als 7 % des Gesamtumsatzes von NVIDIA aus. Da Pegasus erst Ende 2018 für Partner verfügbar ist und die Serienfahrzeuge mit der Technologie erst in den kommenden Jahren zur Verfügung stehen, wird diese Ankündigung in naher Zukunft nichts für die NVIDIA-Ergebnisse tun. Aber die Grafikchipfirma fährt fort, das Fundament zu errichten von, was ein blühendes Automobilgeschäft schaffen könnte.
Dieser Artikel wurde ursprünglich auf fool.de veröffentlicht.
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