Autonomes Fahren: Wer im Spiel bleiben will, muss tief in die Kasse greifen

Autonomes Fahren: Wer im Spiel bleiben will, muss tief in die Kasse greifen

27. August 2021 0 Von Horst Buchwald

Autonomes Fahren: Wer im Spiel bleiben will, muss tief in die Kasse greifen

San Francisco, 27.8.021

Wenn es um das autonome Fahren geht, verlässt sich Elon Musk nicht auf Fremdfirmen. Dies ist die Konsequenz aus den Erfahrungen mit der gegenwärtigen Chipkrise: Sobald eine Lieferkette irgendwo reißt, steht die Produktion still. Es drohen Verluste. Sowas wird Tesla und seinen Kunden nicht passieren, denn der neue Computerchip, der auf dem Supercomputer Dojo läuft und mit dem das KI-Netzwerk für das automatisierte Fahren trainiert werden soll, wird im Hause Musk hergestellt. Dazu gab Musk bekannt: Der “D1”-Chip wird in einem 7nm-Fertigungsprozess hergestellt und verfügt über eine Rechenleistung von 362 Teraflops. (Erläuterung s. unten)

Laut Musk soll der Dojo-Chip bis 2022 einsatzbereit sein. Er wird nicht nur auf Tesla-Fahrzeuge beschränkt sein . Denn es gibt wahrscheinlich “weitere Anwendungen, die Sinn machen werden”, fügte er hinzu.

Wozu sind diese Rechenboliden nun gut? Die Chips helfen der integrierten KI-Software von Tesla, Entscheidungen auf der Grundlage dessen zu treffen, was die Kameras auf der Straße sehen.

Für die Autopilot-Hardware werden 25 Chips auf einer einzigen Trainingskachel platziert, und 120 Kacheln bilden zusammen mehrere Serverschränke, die dem System eine Leistung von über einem Exaflop verleihen.

Tesla bekräftigte sein Bekenntnis zum Einsatz von Computer Vision als einzigem Ansatz für autonomes Fahren. Eine ausgeklügelte Infrastruktur neuronaler Netze ermöglicht es Tesla-Computern, überall auf der Welt teilautonom zu arbeiten.

Das Unternehmen unterscheidet sich damit von Waymo, Aurora, Cruise und anderen Konkurrenten, die Lidar und Radar in ihren autonomen Systemen verwenden. Teslas rein visuelles System besteht aus acht montierten Kameras, die in Echtzeit 3D-Vektorräume” verarbeiten.

Der Leiter der KI-Abteilung von Tesla, Andrej Karpathy, verglich es mit der Entwicklung eines Tieres, das seine Umgebung wahrnehmen und auf der Grundlage dessen, was es sieht, intelligent handeln kann.

Auf dem AI Day zeigte er Videos von Tesla-Fahrzeugen, die auf Parkplätzen und im Straßenverkehr navigieren, und sprach darüber, wie sich die neuronalen Netze des Unternehmens im Laufe der Zeit entwickelt haben.

Tesla arbeitet weiterhin an der Lösung des Problems, auf welcher Basis das autonome Fahrzeug die optimale Entscheidung treffen kann, wenn dem Autopiloten durch andere Autos die Sicht genommen wird. In diesem Fall wird das System sich auf abgespeicherte Schilder und Markierungen von früheren Fahrten stützen. Auch dies erfordert eine enorme Rechnleistung.

Tesla hat dieses Problem zum Teil durch ein räumlich wiederkehrendes Netzwerk-Videomodul gelöst, das einen Datencache erstellt, den das Auto für Straßenvorhersagen nutzen kann.

Waymo sagt, dass seine autonomen Fahrzeuge inzwischen 20 Millionen Meilen auf öffentlichen Straßen und 20 Milliarden Meilen in Simulationen zurückgelegt haben. Die Nachricht kommt, nachdem der selbstfahrende Arm von Alphabet Pläne zum Bau eines Zentrums für seine autonomen Sattelschlepper in Texas angekündigt hat.

Waymo scheint in diesem Wettkampf: wer bietet das sicherste autonome Fahrzeug ? Vor allem auf unendlich viele gefahrene Kilometer und den dabei gesammelten Daten zu legen. So teilte die Firmenleitung mit, dass sein Fahrer-KI-System nun das Verhalten anderer Fahrer erkennen und sich darauf einstellen kann. Es sei auch in der Lage, den Unterschied zwischen Stoppschildern und deren Reflexionen zu bestimmen. Selbst kleine Objekte in der Ferne zu erkennen sei kein Problem mehr.

Waymo begann 2009 mit Tests in San Francisco. Seine AVs sammeln nun jede Woche Daten von mehr als 100.000 Meilen auf den Straßen der Stadt ein.

Im Juni gab Waymo bekannt, dass es eine Finanzierungsrunde in Höhe von 2,5 Milliarden Dollar von den Investoren Alphabet, Silver Lake, Andreessen Horowitz, Tiger Global und AutoNation erhalten hat. Die Mittel werden in den Ausbau des Teams und die Weiterentwicklung der Technologie für autonomes Fahren fließen. Waymo eröffnet außerdem ein neues Büro in Pittsburgh, wo Talente der Carnegie Mellon University die Stadt in ein Zentrum für autonome Fahrzeuge verwandeln. Aurora, Motional und Argo AI haben dort bereits Büros.

KiloFLOPS (kFLOPS) = 10^3 (1.000) FLOPS

  1. MegaFLOPS (MFLOPS) = 10^6 (1.000.000) FLOPS
  2. GigaFLOPS (GFLOPS) = 10^9 (1.000.000.000) FLOPS
  3. TeraFLOPS (TFLOPS) = 10^12 (1.000.000.000.000) FLOPS
  4. PetaFLOPS (PFLOPS) = 10^15 (1.000.000.000.000.000) FLOPS
  5. ExaFLOPS (EFLOPS) = 10^18 (1.000.000.000.000.000.000) FLOPS
  6. ZettaFLOPS (ZFLOPS) = 10^21 (1.000.000.000.000.000.000.000) FLOPS
  7. YottaFLOPS (YFLOPS) = 10^24 (1.000.000.000.000.000.000.000.000) FLOPS

 

Tera ist wie Kilo eine Größenangabe. Kilo steht dabei für den Faktor 10^3 oder 1.000: Denn 1.000 Meter sind ein Kilometer, 1.000 Gramm ein Kilogramm und 1.000 FLOPS entsprechend ein KiloFLOP.

Tera steht für den Faktor 10^12, also bei TeraFLOPS für eine Billion Berechnungen pro Sekunde.

Das Akronym FLOPS kommt aus dem Englischen und heißt “Floating Point Operations Per Second”. Es sind also “Gleitkomma-Operationen pro Sekunde”.

 

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