CES: Nvidia stellt Rechnersystem für selbstlenkende Autos vor

Nvidia hat im Vorfeld der Messe CES 2016 in Las Vegas ein Computersystem für selbstlenkende Fahrzeuge mit dem Namen Nvidia Drive PX 2 vorgestellt. Es wird flüssiggekühlt, enthält zwölf CPU-Kerne und vier Nvidia-Pascal-GPUs mit einer Strukturbreite von 16 Nanometer. Die Leistungsaufnahme spezifiziert Nvidia mit 250 Watt.

Computer Drive PX 2 für autonomes Fahren (Bild: Nvidia)„Wir werden über Autos sprechen“, eröffnete Nvidia-CEO Jen-Hsun Huang seinen Vortrag in Las Vegas. Drive PX 2 sei ein Supercomputer in Form eines kleinen Kastens, der problemlos im Kofferraum eines Fahrzeugs unterkomme. Er liefere die Leistung von 150 Macbooks Pro.

Selbständiges Fahren sei eine Herausforderung für die Informatik, stellte Huang aber auch klar. Nvidias Veröffentlichung seien Jahre Forschung vorausgegangen. Doch es lohne sich: „Menschen sind der am wenigsten zuverlässige Teil des Autos“ und für fast alle Todesfälle im Straßenverkehr verantwortlich.

Autonomes Fahren hingegen eröffne neue Perspektiven besonders für innerstädtischen Verkehr und Stadtplanung. Dies sei für die Programmierung aber der schwierigste Teil: „Fahren auf einem Highway ist vergleichsweise einfach.“ In der Stadt hingegen sei Maschinelles Lernen oder in Nvidia-Terminologie auch bevorzugt „Deep Learning“ erforderlich. Unter dem Namen Nvidia DriveNet erprobt der Hardwarehersteller auch eigene Algorithmen für autonomes Fahren.

Drive PX 2 wird zunächst von Volvo in etwa 100 Testfahrzeugen eingesetzt werden. Darüber nannte Huang die Namen der Hersteller Audi, BMW, Daimler und Ford, die einen Test des Kofferraum-Supercomputers planen.

HIGHLIGHT

Produktiver arbeiten mit Unified Communications & Collaboration

Mit Unified Communications & Collaborations können Unternehmen die Produktivität der Anwender steigern, die Effizienz der IT verbessern und gleichzeitig Kosten sparen. Damit die unbestrittenen Vorteile einer UCC-Lösung sich in der Praxis voll entfalten können, müssen Unternehmen bei der Implementierung die Leistungsfähigkeit der Infrastruktur überprüfen.

Autonomes Fahren in der Praxis (Bild: Nvidia)Nvidia hatte im November 2015 eine Hyperscale-Beschleuniger-Reihe angekündigt, die Maschinelles Lernen und die Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) in Rechenzentren vorantreiben soll. Sie umfasst zwei Modelle: Die leistungsstarke GPU-Beschleuniger-Karte Tesla M40 ist zum Trainieren von Deep-Neuralnetzen konzipiert. Die eher auf niedrigen Stromverbrauch ausgelegte Tesla M4 ist hingegen für den Aufbau solcher Netzwerke im Rechenzentrum gedacht. Als Ergänzung für die Hardware bietet Nvidia auch eine Suite GPU-beschleunigter Bibliotheken an.

Auch in Partnerschaft mit Facebook forscht Nvidia zu Künstlicher Intelligenz. Der Tesla M40 ist daher auch Bestandteil von Facebooks KI-Plattform der nächsten Generation mit dem Codenamen „Big Sur“, die nach Fertigstellung quelloffen gemacht werden soll.

Pascal ist die für 2016 vorgesehene Aktualisierung von Nvidias Grafikprozessor-Plattform. Sie basiert auf 3D-Memory und einer neuen Verbindungstechnik namens NVLink, sodass sie bei beträchtlichem Geschwindigkeitszuwachs deutlich kleiner als die Vorgänger ausfällt und das Mooresche Gesetz aufrechterhalten kann. Im Vergleich zum Vorgänger Maxwell erwartet Nvidia bei Aufgaben wie Maschinellem Lernen bis zu zehnfache Leistungssteigerung.

Im November 2015 hatte Nvidia auch noch ein kreditkartengroßes Supercomputing-Modul namens Jetson TX1 vorgestellt, das bei einem Verbrauch von unter 10 Watt eine Teraflops-Leistung liefern soll. Es ist beispielsweise für den Einsatz in intelligenten Überwachungsdrohnen gedacht. Eine Endnutzerversion soll Anfang 2016 weltweit angeboten werden und bei einer Abnahmemenge von mindestens 1000 Stück 299 Dollar kosten.

[mit Material von Rachel King, ZDNet.com]

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