Leistung von vier M2 Ultra: Chip für Apple Car ist fast fertig gewesen
Mit seinem mittlerweile eingestellten Autoprojekt Titan hat Apple große Ziele verfolgt: Umfangreiche Assistenzsysteme für autonomes Fahren sollte es haben. Und die brauchen, abgesehen von einer Vielzahl Sensoren, vor allem eines: viel Rechenleistung. Die sollte ein eigener Chip liefern, der nach Aussage von Bloomberg-Reporter Mark Gurman in einer Fragerunde(öffnet im neuen Fenster) "in etwa vergleichbar mit vier kombinierten M2 Ultra" sein sollte.
Der M2 Ultra ist mit 24 Prozessorkernen, einer Grafikeinheit (GPU) mit bis zu 76 Recheneinheiten und einem Neural Engine genannten Beschleuniger für KI-Inferencing mit knapp 32 Teraops Rechenleistung noch immer Apples leistungsfähigster Chip. Gurman zufolge sollen die Chip-Entwickler des Unternehmens stark in das Autoprojekt eingebunden gewesen sein. Das erklärt auch, weshalb Apple einen Großteil der beteiligten Mitarbeiter einfach in anderen Projekten unterbringen konnte.
Denn es ist anzunehmen, dass Apple hier das Rad nicht neu erfand. Vielmehr werden sich die Entwickler aus dem Baukasten bedient haben, aus dem die verschiedenen Varianten des Apple Silicon zusammengestellt werden. Gegebenenfalls entwickelten sie diesen noch weiter; diese Entwicklungen dürften in künftige iPhones und Macs einfließen. Eine weitere Schnittmenge gibt es bei der Vision Pro: Der R1-Chip bindet zwölf Kameras an, weshalb wir hier bereits die Parallele zu Prozessoren für autonomes Fahren zogen.
Vermutlich kein vervierfachter M2 Ultra
Gurman hebt besonders die KI-Leistung als zentralen Aspekt des Chips hervor. Daher ist anzunehmen, dass es sich bei der mit dem Autoprojekt eingestellten Apple-Silicon-Variante nicht einfach um einen vervierfachten M2 Ultra gehandelt hätte. Apples Entwickler dürften in erster Linie die KI-Leistung skaliert haben.
Besonders viele Prozessorkerne ergeben hier weniger Sinn als bei einem Desktop- oder Laptop-Computer. Das zeigt der Vergleich zu anderen Chips für Fahrassistenzsysteme wie Teslas FSD-Chip (g+) oder Nvidias Drive-Plattform . Auch hier nimmt KI-Hardware einen großen Teil der Chip-Fläche ein - wenn auch bei Nvidia hauptsächlich in Form der GPU. Eine Vervierfachung der KI-Leistung des M2 Ultra wäre sogar noch verhältnismäßig wenig: Die NPU käme auf rund 126 TOps, Nvidias Drive Atlan , das 2024 auf den Markt kommen soll, soll mit 1 Petaops etwa die achtfache Leistung liefern.