Nvidia-CEO Jensen Huang: Auto-Hardware muss schneller und günstiger werden

Autonomes Fahren wird nach Einschätzung von Nvidia-CEO Jensen Huang in den kommen fünf bis zehn Jahren ein Riesengeschäft. Damit sich entsprechend ausgestattete Fahrzeuge durchsetzen können, müssten sie jedoch mit mehr spezifischer Rechenleistung ausgerüstet werden, die parallel dazu günstiger werden müsse.

Accelerated GPU-Computing für spezifische Anwendungsgebiete wie Deep Learning und Machine Learning, Big-Data-Analyse und eben auch autonomes Fahren sieht Nvidia als Ablöse der klassischen Berechnung via CPU. Das Ende von Moore's Law hatte Jensen Huang bereits im letzten Jahr zur GTC Europe in München ausgerufen, dieses Jahr bekräftigte er seine Aussage und prophezeite für GPU-Computing eine Steigerung der Rechenleistung um den Faktor 1.000 alle zehn Jahre. Der Begriff „Jensen's Law“ machte in den Konferenzhallen der GTC Europe bereits scherzhaft die Runde.

Im Automobil ist Nvidias spezifische Lösung Drive AGX, das in einer kleinen Variante wie Drive AGX Xavier mit einem einzelnen Xavier-SoC für assistiertes Fahren nach Level 2 bis hoch zu Drive AGX Pegasus (früher Drive PX Pegasus) mit jeweils zwei Turing-GPUs und Xavier-SoCs für Level 5 angeboten wird.

Schneller, kleiner, günstiger

Ist die Entwicklung damit etwa abgeschlossen, nachdem das Level 5 bereits mit heutiger Hardware angeboten werden kann, wollte ComputerBase von Huang wissen. Auf zwei Bereiche werde sich die zukünftige Entwicklung seiner Meinung nach fokussieren. Der erste sei eine Ausweitung der Bereiche, in denen ein Fahrzeug automatisiert ohne Eingreifen des Fahrers sicher und komfortabel fahren kann. Dieses Ziel sei über eine Steigerung der Rechenleistung erreichbar, sagte Huang. Als Resultat daraus werde der Besitzer den Eindruck eines intelligenteren Fahrzeugs erhalten.

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Der zweite Bereich betrifft die Punkte Kosten und Größe. Da Systeme für das autonome Fahren in Zukunft zum einen in vielen Fahrzeugen verschiedener und damit auch günstigerer Preisklassen und zum anderen für eine Redundanz mehrfach verbaut sein werden, müssen sie günstiger und kleiner werden, so Huang. Drive AGX Pegasus nimmt derzeit etwa die Grundfläche eines 17-Zoll-Notebooks ein, baut aber deutlich höher und ist viel schwerer. Außerdem liegt der Verbrauch je nach Auslastung zwischen 300 und 500 Watt, Nvidias Angaben hierzu variieren je nach Gesprächspartner immer leicht.

Orin-SoC ist schneller und reduziert Komponenten und Kosten

Mit Orin hat Nvidia bereits ein Produkt in der Entwicklung, das beide Bereiche angehen soll. Nach wie vor sind Nvidia aber keine spezifischen Informationen zum Nachfolger des Xavier-SoC zu entlocken. Von offizieller Seite bekannt ist aber, dass zwei Orin-SoCs eine höhere Leistung und gleichzeitig einen niedrigeren Energieverbrauch als das aktuelle Drive AGX Pegasus mit je zwei Turing-GPUs und Xavier-SoCs haben wird.

Mit Orin kann Nvidia zudem die Anzahl der Komponenten von vier Chips auf zwei auf einem Board und somit auch die Kosten reduzieren. Ob dieser Vorteil auch beim Einsatz eines redundanten Systems aus zwei „Drive AGX Orin“ bestehen bleibt, ist zum aktuellen Zeitpunkt noch offen. Abgesehen von einem kurzen Ausblick auf Orin zum US-Ableger der GTC im März 2018 hält sich Nvidia zu dem neuen SoC noch bedeckt.

Alte Level-2-Systeme findet Huang schrecklich

Auf die zur GTC Europe kursierende Bezeichnung „Level 2+“ für assistierende Systeme mit erweiterten Fähigkeiten angesprochen sagte Huang, dass es sich dabei um eine schlechte Bezeichnung handele. Automobilhersteller seien jedoch in einem Konstrukt standardisierter Bezeichnungen gefangen, die es nicht ermöglichen, die zweite Generation eines Level-2-Systems zu bewerben. Daher die von Porsche und Volvo genutzte Bezeichnung Level 2+, die jedoch auch Nvidia nutzt, obwohl Huang mit dem Begriff nicht zufrieden ist.

Huang unterstrich zudem die von Danny Shapiro, Senior Director of Automotive bei Nvidia, getätigte Aussage, dass derzeitige Level-2-Lösungen nicht besonders gut seien, Huang ging mit der Beschreibung „schrecklich“ allerdings noch eine Stufe weiter. Und das, obwohl er selbst einen Tesla mit Level-2-fähiger Hardware von Nvidia fährt. Aktuelle Systeme ließen sich seiner Meinung nach zu selten aktivieren und wenn doch, dann würden sie sich viel zu oft von selbst abschalten, da sie eine Situation ohne Eingreifen des Fahrers nicht mehr meistern können. Genau das soll bei Level 2+ auf Basis von Drive AGX Xavier mit mehr Rechenleistung nicht mehr passieren. Tesla hat sich für den Autopilot 3 dennoch für eine angeblich schnellere Custom-Lösung entschieden.