Robo-Taxis werden Realität: NVIDIA präsentiert neuen KI Computer für autonomes Fahren

Robo-Taxis werden Realität: NVIDIA präsentiert neuen KI Computer für autonomes Fahren

NVIDIA hat den ersten KL-Rechner für komplette autonom fahrende Roboter-Taxis vorgestellt.

Die neue Plattform mit dem Codenamen Pegasus stellt eine signifikante Erweiterung der bekannten NVIDIA DRIVE PX Computerplattform dar. Als erstes KI-System weltweit ist es in der Lage, autonom fahrende Fahrzeuge auf Level 5 zu steuern. Die NVIDIA DRIVE PX Pegasus verarbeitet über 320 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde – das ist 10-mal mehr als der Vorgänger, die NVIDIA DRIVE PX 2.

NVIDIA DRIVE PX Pegasus ist der Schlüssel für eine ganz neuartige Fahrzeugklasse, die komplett ohne Fahrer, Lenkrad, Seitenspiegel oder Pedale auskommen wird. Im Gegensatz zum heute gängigen Cockpit-Look werden die Interieurs dieser Fahrzeuge eher wie Wohnzimmer oder Büros anmuten. Auf Basis der neuen Fahrzeugklasse wird eine Demokratisierung der Mobilität Einzug halten, die gerade für ältere Menschen oder Menschen mit Behinderung große Vorteile bereithält.

Durch die neue Technologie werden in Zukunft Millionen Stunden eingespart, die sonst auf der täglichen Weg zur Arbeit verloren gehen und die man nun für andere Aufgaben nutzen kann. Tausende Menschenleben werden auf lange Sicht durch die neue Art des autonomen Pendelns gerettet, da Müdigkeit, Ablenkungen oder Einschränkungen durch Drogen und Alkohol keine Rolle mehr spielen. Weitere positive Folgen der neuen Technologie sind weniger Parkplätze (Dank weniger Fahrzeugen), weniger Staus und eine allgemeine Erhöhung der Straßensicherheit.

Insgesamt arbeiten derzeit 225 Partner global an der Entwicklung der DRIVE PX Plattform und davon 25 an der Evolution des Robo-Taxis durch die NVIDIA CUDA GPUs. Heutzutage sehen die Kofferräume der Fahrzeuge mit der DRIVE PX Plattform aus wie kleine Rechenzentren. Sie sind voller Grafikprozessoren, die Anwendung aus dem Bereichen Deep Learning, optische Verarbeitungen und Parallel Computing berechnen

Der Bedarf an Rechenpower für Robo-Taxis ist enorm hoch. Die vielen hochauflösenden optischen Quellen, 360-Grad Kameraüberwachung und Lidare, die Lokalisierung der Fahrzeuge und Personen rund um das Auto und die dauerhafte Überwachung der richtigen Route sind nur einige der Rechenoperationen, die dauerhaft und redundant funktionieren müssen. Die benötigte Rechenleistung von komplett autonom fahrenden Fahrzeugen ist deshalb circa 50- bis 100-mal höher als bei modernen Autos, die sich heute auf den Straßen bewegen.

Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA ist stolz auf Pegasus: „Die Entwicklung eines komplett autonomen Fahrzeugs ist eine der zentralsten Entwicklungen für unsere Gesellschaft, aber auch eine der schwierigsten. Die bahnbrechende Rechenpower, die wir nun mit Pegasus anbieten können, ist entscheidend für die Umsetzung dieser Vision. Autonome Fahrzeuge werden massive Erweiterungen im Bereich Car-Sharing und bei der Schaffung von Fahrgemeinschaften mit sich bringen. Völlig neue Fahrzeugtypen werden entstehen und dabei unser Grundverständnis, wie der Innenraum eines Autos auszusehen hat, verändern. Die Reisenden bestellen sich dann je nach Länge und Aktivität ihrer geplanten Fahrt einen passenden Fahrzeugtyp und lassen sich chauffieren. Das wird unsere Gesellschaft grundlegend verändern.“

Produktspezifikationen

NVDIAI DRIVE PX Pegasus wird von vier Hochleistungsprozessoren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz angetrieben. Konkret bedeutet dies: Zwei brandneue Xavier SoC (System-on-a-Chip) Prozessoren und zwei GPUs der nächsten Generation, die ganz speziell für Deep Learning und autonomes Fahren entwickelt wurden. Das extrem leistungsfähige Gesamtsystem wird nicht größer sein als ein normales Nummernschild und weniger Energie verbrauchen als die Vorgänge

Verfügbarkeit

Pegasus wird für die Automotive-Partner von NVIDIA ab der zweiten Hälfte 2018 zur Verfügung stehen. Die NVIDIA DriveWorks Software is bereits für alle Entwickler aus dem Bereich autonomes Fahren verfügbar.

Bild: NVIDIA (alle Rechte vorbehalten)

Text: Pressemeldung