Tesla: Neue Chips für voll autonom fahrende Autos

Tesla: Neue Chips für voll autonom fahrende Autos

New York, 22.8.2019

Nachdem Tesla im Frühjahr diesen Jahres die Computerhardware der dritten Generation präsentiert hatte, folgte jetzt ein fein abgestimmter hauseigener Chip mit je 6 Milliarden Transistoren, der intelligent genug sei, um in Zukunft den Tesla-Fahrzeugen die volle Selbstfahrfähigkeit zu ermöglichen, teilt Tesla mit. Ihre Leistung soll sich im Vergleich zu den früheren Nvidia-Chips um den Faktor 21 verbessert haben, erläutert der Chip- Designer Ganesh Venkataramanan. Die Chips, optimiert für selbstfahrende Autos, laufen mit 2GHz und führen 36 Billionen Operationen pro Sekunde durch.

Es ist nicht üblich, das Unternehmen ihre eigenen Chips selbst entwerfen. Aber Tesla, einer der aggressivsten Entwickler der autonomen Fahrzeugtechnik, hält es für sinnvoll und hat damit offensichtlich auch Erfolg. Das Unternehmen benötigte bessere Hardware, um sein volles Selbstfahrtziel für 2019 zu erreichen, bei dem Autos nicht nur auf Autobahnen fahren, sondern auch auf lokalen Straßen mit Stoppschildern und Ampeln.

Der Aufwand für die Prozessorentwicklung ist hoch. Die Größe der Arbeit spiegelt sich in der riesigen Anzahl von Transistoren – 6 Milliarden – wider, die die Verarbeitungsschaltung auf jedem der Chips von Tesla bilden. Aber Teslas hauseigene Expertise, die sich von Prozessoren und Software bis hin zur Batterieherstellung und Ladestation erstreckt, verschafft dem Unternehmen einen großen Vorteil gegenüber herkömmlichen Automobilherstellern.

Deren Geschäftsmodell, so der New Street Analyst Pierre Ferragu, erlaube es nicht, alle Autos mit dieser teuren Hardware auszustatten. Zudem würden sie der Technologie weit hinterherhinken. Tesla setze den Standard für den Massenmarkt-Autopiloten.

Jeder Tesla-Computer hat zwei KI-Chips und damit mehr Sicherheit, sagte Venkataramanan. Es gibt auch Redundanz in den Netzteilen der Chips und in den Dateneingabefeeds. Sogar die Kameras des Fahrzeugs sind an zwei separaten Stromversorgungen angeschlossen, um vor Ausfällen zu schützen.

„Es gibt viele Redundanzfunktionen, die dafür sorgen, dass dem System nichts passiert“, wenn ein Sensor, eine Komponente, eine Kamera oder eine Stromversorgung ausfällt, sagte Venkataramanan.

Jeder Chip macht seine eigene Bewertung, was das Auto als nächstes tun soll. Der Computer vergleicht die beiden Bewertungen, und wenn die Chips übereinstimmen, führt das Auto die Aktion durch. Wenn die Chips anderer Meinung sind, wirft das Auto einfach dieses Bild mit Videodaten weg und versucht es erneut, sagte Venkataramanan. Das ist einer der Gründe, warum Tesla leistungsstarke KI-Chips wollte, die eine so hohe Bildrate für Videos verarbeiten können.

Jeder Tesla KI-Chip läuft mit 2 GHz und führt 36 Billionen Operationen pro Sekunde durch. Diese Leistung ist möglich, weil Tesla die Chips für selbstfahrende Autos optimiert und auf etwas Allgemeineres verzichtet hat, sagte Debjit Das Sarma, ein weiterer Tesla-Chip-Designer und ehemaliger AMD-Ingenieur.

So verarbeitet der Chip beispielsweise Daten, die als 8-Bit Ganzzahlen aufgezeichnet wurden, anstelle der 16-Bit Gleitkommazahlen, die in KI-Aufgaben häufiger vorkommen, aber mehr Strom zur Verarbeitung benötigen. Zum anderen hat es eine extrem begrenzte Anzahl von Anweisungen, die es verarbeiten kann. Und es hat einen gigantischen 32-Megabyte-Hochgeschwindigkeits-SRAM-Speicher auf dem Chip, was bedeutet, dass es nicht warten muss, während es Daten aus einem viel langsameren konventionellen DRAM-Speicher holt.

„Anstatt die ganze Kraft für diese verschwenderischen Dinge aufzuwenden, wollten wir den größten Teil der Energie für das aufwenden, was für uns wirklich wichtig ist“, sagte Das Sarma, ein weiterer Chipentwickle. Obwohl Tesla die Kern-KI-Elemente des Prozessors entworfen hat, verließ er sich bei Dingen wie der Grafikverarbeitung auf Standardelemente.