Abo
  • IT-Karriere:

Xavier-Tegra: Nvidia entwickelt eigene TPU für autonome Autos

Googles Deep-Learning-Beschleuniger TPU lassen sich nur in der Cloud mieten. Nvidia will ähnliche Chips künftig als Teil seiner Xavier-SoCs verkaufen und als Open Source anbieten.

Artikel veröffentlicht am , /
Xavier-Tegra-SoC mit INT8-Beschleunigung
Xavier-Tegra-SoC mit INT8-Beschleunigung (Bild: Nvidia)

Auf der GTC Europe 2016 in London hat Nvidia den Xavier-Chip vorgestellt. Das SoC nutzt 512 Shader-Kerne mit Volta-Architektur und laut Nvidia auch sogenannte Computer-Vision-Beschleuniger. Dahinter verbergen sich Funktionseinheiten, die pro Takt doppelt so viele INT8- wie FP16-Berechnungen durchführen können. Nvidia bezeichnet diese auf der GTC 2017 nun offiziell als DLA (Deep Learning Accelerator). Gedacht sind die DLA für das Inferencing beim maschinellen Lernen und im Xavier-SoC für den Automotive-Markt.

Stellenmarkt
  1. ilum:e informatik ag, Mainz, Frankfurt am Main, Berlin, München, Köln, Hamburg, Leipzig, Düsseldorf, Stuttgart, Home-Office
  2. UnternehmerTUM MakerSpace GmbH, Garching bei München

Dort werden Nvidias Tegras häufig eingesetzt, neuester Partner ist Toyota - der momentan größte Automobilhersteller der Welt. Auf der CES 2017 kündigte Nvidia bereits Audi, ZF und Bosch als Partner an. Den Einsatzzweck für die DLA benennt Nvidia entsprechend sehr deutlich: autonome Autos.

Dedizierte Einheiten zur Modellanwendung

Obwohl Nvidia die DLA zuvor noch als Computer-Vision-Beschleuniger bezeichnet hat, können diese prinzipiell auch für jede andere Deep-Learning-Aufgabe genutzt werden. Mit den DLA lassen sich so zusätzlich zur Modellverarbeitung bei der Bilderkennung auch die Umgebungsdaten unterschiedlicher Sensoren analysieren.

  • Tensorflow- und Caffe-Modelle lassen sich für Nvidias-Hardware optimieren. (Bild: Nvidia)
  • Tensorflow- und Caffe-Modelle lassen sich für Nvidias-Hardware optimieren.  (Bild: Nvidia)
  • Tensorflow- und Caffe-Modelle lassen sich für Nvidias-Hardware optimieren.  (Bild: Nvidia)
  • Tensorflow- und Caffe-Modelle lassen sich für Nvidias-Hardware optimieren.  (Bild: Nvidia)
  • Tensorflow- und Caffe-Modelle lassen sich für Nvidias-Hardware optimieren.  (Bild: Nvidia)
  • Tensorflow- und Caffe-Modelle lassen sich für Nvidias-Hardware optimieren.  (Bild: Nvidia)
  • Der Xavier SoC wird für autonome Autos vermarktet ... (Bild: Nvidia)
  • ... das nutzt künftig auch Toyota. (Bild: Nvidia)
  • Der Xavier SoC enthält DLA für das Inferencing. (Bild: Nvidia)
  • Die Xavier DLA sollen Open Source werden. (Bild: Nvidia)
Tensorflow- und Caffe-Modelle lassen sich für Nvidias-Hardware optimieren. (Bild: Nvidia)

Die DLA-Einheiten sind wie bei den TPU von Google nicht für das Training von neuronalen Netzen gedacht. Das wird von der GPU mit Shader-Kernen erledigt. Stattdessen hat Nvidia die DLA für das sogenannte Inferencing ausgelegt, diese beschleunigen also ein für einen bestimmten Zweck angelerntes Netz, um etwa spezifische Details eines eingelesenen Bildes zu erkennen.

Auf der GTC 2017 in San Jose gab Nvidia eine Leistung von 30 Teraops bei 30 Watt für den Xavier-Chip an, eine frühere Angabe lautete 20 TOPS bei 20 Watt. Googles TPU schaffen bei einer maximalen TDP von 75 Watt bei 700 MHz immerhin 91,8 TOPS. Anders als die DLA von Nvidia im Xavier-SoC können Googles TPU aber nicht gekauft, sondern nur in den Cloud-Diensten von Google gemietet werden.

Vages Open-Source-Versprechen

Bei der Ankündigung der DLA sagte Nvidia-Chef Jensen Huang: "Wir machen die Xavier DLA Open Source". Was genau damit gemeint ist, ist allerdings unklar. Dass Nvidia die eigentliche Hardware offenlegen wird, wäre angesichts der bisherigen Firmenpolitik ein geradezu revolutionärer Umbruch und damit eher unwahrscheinlich.

Vermutlich wird allerdings der Open-Source-Support, etwa durch Treiber, Compiler und Werkzeuge, relativ weitgehend ausfallen. Für die bisherigen Tegra-Chips hat Nvidia zum Beispiel auch den freien Linux-Grafiktreiber Nouveau aktiv unterstützt und an dessen Entwicklung mitgewirkt.



Anzeige
Hardware-Angebote
  1. (u. a. Grafikkarten, Monitore, Mainboards)
  2. 99,90€
  3. ab 234,90€

Folgen Sie uns
       


Demo gegen Uploadfilter in Berlin - Bericht

Impressionen von der Demonstration am 23. März 2019 gegen die Uploadfilter in Berlin.

Demo gegen Uploadfilter in Berlin - Bericht Video aufrufen
TES Blades im Test: Tolles Tamriel trollt
TES Blades im Test
Tolles Tamriel trollt

In jedem The Elder Scrolls verbringe ich viel Zeit in Tamriel, in TES Blades allerdings am Smartphone statt am PC oder an der Konsole. Mich überzeugen Atmosphäre und Kämpfe des Rollenspiels; der Aufbau der Stadt und der Charakter-Fortschritt aber werden geblockt durch kostspielige Trolle.
Ein Test von Marc Sauter

  1. Bethesda TES Blades startet in den Early Access
  2. Bethesda The Elder Scrolls 6 erscheint für nächste Konsolengeneration

Raspi-Tastatur und -Maus im Test: Die Basteltastatur für Bastelrechner
Raspi-Tastatur und -Maus im Test
Die Basteltastatur für Bastelrechner

Für die Raspberry-Pi-Platinen gibt es eine offizielle Tastatur und Maus, passenderweise in Weiß und Rot. Im Test macht die Tastatur einen anständigen Eindruck, die Maus hingegen hat uns eher kaltgelassen. Das Keyboard ist zudem ein guter Ausgangspunkt für Bastelprojekte.
Ein Test von Tobias Költzsch

  1. Bastelcomputer Offizielle Maus und Tastatur für den Raspberry Pi
  2. Kodi mit Raspberry Pi Pimp your Stereoanlage
  3. Betriebssystem Windows 10 on ARM kann auf Raspberry Pi 3 installiert werden

Anno 1800 im Test: Super aufgebaut
Anno 1800 im Test
Super aufgebaut

Ach, ist das schön: In Anno 1800 sind wir endlich wieder in einer heimelig-historischen Welt unterwegs - zumindest anfangs. Das neue Werk von Blue Byte fesselt dank des toll umgesetzten und unverwüstlichen Spielprinzips. Auch neue Elemente wie die Klassengesellschaft funktionieren.
Von Peter Steinlechner

  1. Ubisoft Blue Byte Anno 1800 erhält Koop-Modus und mehr Statistiken
  2. Ubisoft Blue Byte Preload der offenen Beta von Anno 1800 eröffnet
  3. Systemanforderungen Anno 1800 braucht schnelle CPU

    •  /