Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/nvidia-ceo-jensen-huang-wir-sind-ein-computer-architektur-unternehmen-1803-133588.html    Veröffentlicht: 29.03.2018 22:38    Kurz-URL: https://glm.io/133588

Nvidia-CEO Jensen Huang

"Wir sind ein Computer-Architektur-Unternehmen"

Nvidia macht über die Hälfte des Umsatzes mit Geforce-Grafikkarten für PC-Spieler, doch investiert weiterhin stark im Profi-Segment. Hier sollen die Bereiche autonomes Fahren und künstliche Intelligenz für höhere Gewinne sorgen, für die Nvidia neue Plattformen und Chips entwickelt.

Nvidia-Chef Jensen Huang ist selten um große Töne verlegen: "Je mehr ihr kauft, umso mehr spart ihr." Gemeint sind die GPUs und die Rechenkarten seines Unternehmens, welche die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und künstlicher Intelligenz beschleunigen. Das spart Zeit und laut Huang sogar Kosten, weil die Nvidia-Lösungen besonders effizient sind. Bisher macht der Hersteller mit 5,5 Milliarden US-Dollar gut die Hälfte seines Umsatzes mit Geforce-Grafikkarten für Spieler, die Datacenter-Sparte wuchs 2017 um 133 Prozent und schaffte fast 2 Milliarden US-Dollar. Damit das so bleibt, investiert Nvidia viele Ressourcen in neue Chips.

Partner erhalten überarbeitete Rechenkarten: das Tesla V100 mit jetzt 32 GByte und damit der doppelten Speichermenge wie bisher. Das hilft dabei, große Datensätze lokal vorzuhalten, um Berechnungen um mehrere Faktoren flotter abzuarbeiten. Um die Leistungsdichte weiter zu steigern, hat Nvidia einen dedzierten NV-Switch-Chip entwickelt, über den sich mehr Rechenmodule verbinden lassen und mit bis zu 300 GByte/s miteinander kommunizieren. Eingesetzt wird der Switch im neuen DGX-2, einem System für künstliche Intelligenz.

Statt acht GPUs wie im DGX-1 sind es nun 16 GPUs im DGX-2, zudem haben diese einen gemeinsamen Speicher-Pool von 0,5 TByte. Allein zwei Milliarden Transistoren pro Switch und das moderne 12FFN-Herstellungsverfahren zeigen, dass Nvidia es mit dem Profi-Markt ernst meint - so ernst wie mit dem Preis von rund 400.000 US-Dollar. Dafür ist das DGX-2 bis zu zehn Mal so schnell wie der rund 150.000 US-Dollar teure Vorgänger DGX-1 mit nur halb so vielen GPUs.

Das DGX-2 verwendet Nvidia auch selbst für das Drive-Constellation-Projekt, um damit Roboterautos in einer virtuellen Umgebung zu simulieren. Auch im Projekt Wakanda kommt es zu Einsatz: bei der Fernsteuerung eines Autos, das ein Fahrer mit VR-Headset, Lenkrad und Pedalen in Nvidias Holodeck lenkt. Das Drive-System sorgt dabei für die Übertragung der Steuereingaben. Jensen Huang beschreibt Wakanda markig als "drei Inception-Ebenen", eine Anspielung auf Christopher Nolans gleichnamigen Film.

Für Drive Constellation nutzt Nvidia die eigenen Drive-Plattformen, deren Daten in ein System mit Volta-GPUs eingespeist werden. Mit Hilfe der virtuellen Welt kann Nvidia unzählige Gefahrensituationen nonstop trainieren, die in der Realität nur selten oder wenige Minuten am Tag auftreten; blendende Sonnenaufgänge oder Untergänge sind nur ein banales Beispiel. Durch die Simulation fahren die Rotoberautos zudem Millionen an Testkilometern, was in der echten Welt angesichts des Zeitbedarfs so nicht möglich ist.

Gerade im Kontext des Uber-Unfalls, bei dem eine Fußgängerin im März 2018 im US-Bundesstaat Kalifornien tödlich verletzt wurde, sind derartige virtuelle Simulationen eine interessante Herangehensweise.

Neue Geforce-Modelle noch 2018

Jensen Huang betonte auf Nachfrage, dass Uber im Testwagen zwar Nvidia-GPUs einsetzt, aber keine Drive-Plattform und zudem wesentliche Sicherheitssysteme in Überschätzung der Fähigkeiten der eigenen Programmierer deaktiviert waren. Was schlussendlich zur Kollision führte - ein Hardware- oder Software-Problem oder eine Kombination daraus -, ist bisher nicht bekannt. Die Entwicklung der Architekturen für autonomes Fahren und künstliche Intelligenz geht ungeachtet oder gerade deswegen weiter. Denn das Marktpotenzial autonomer Fahrzeuge ist nach wie vor riesig: Schon heute ist jedes Elektro-Vehikel zumindest anteilig ein Roboterauto.

Tesla verwendet in seinen Modellen die Light-Version von Drive PX2, Nvidias Plattform für autonome Fahrzeuge. Die nächste Generation Drive Pegasus wird derzeit entwickelt und in Drive Constellation getestet. Diese Plattform nutzt zwei Xavier-Chips und zwei noch nicht angekündigte Volta-GPUs. Geplanter Auslieferungstermin ist 2018. Intern ist Nvidia längst weiter: Die übernächste Drive-Plattform heißt Orin, ein Spitzname des DC-Superhelden Aquaman. Technische Details gab der Hersteller nicht bekannt, allerdings soll Orin als SoC die gleiche Rechenleistung aufweisen wie Drive Pegasus mit vier Chips und 300 Watt. Später wird Orin-SoCs mit dedizierten GPUs für eine Drive-Plattform gekoppelt.

Welche Architektur für diese Grafikchips verwendet wird, ließ Nvidia offen. Und auch zu einem Nachfolger des GV100, der auf den Tesla V100 eingesetzt wird, äußerte sich Jensen Huang nicht - nur, dass er vorerst keine Codenamen nennen möchte. Im Umfeld der GTC 2018 war von Ampere samt 7-nm-Fertigung zu hören, vor 2019 sei der Chip aber nicht zu erwarten. Noch in diesem Jahr plant Nvidia aber neue Geforce-Grafikkarten für PC-Spieler, deren GPUs unter dem Codenamen Turing entwickelt wurden.

Nach informierten Kreisen sind erste Chips im Labor, die Serienfertigung im 12FFN-Verfahren soll bald anlaufen. Auch die OEM-Partner wissen Bescheid. All dies sind Indizien dafür, wie wichtig Nvidia die Gamer weiterhin sind. Eine der Neuerungen der kommenden Generation dürfte eine Hardware-Beschleunigung für Raytracing-Effekte in Spielen wie Metro Exodus sein, beispielsweise für die Umgebungslichtverdeckung (Ambient Occlusion). Bisher nutzt Nvidia spezielle Schaltkreise des GV100-Chips, die Tensor Cores, um per trainiertem neuronalem Netz eine Rauschunterdrückung umzusetzen. Die ist notwendig, weil weniger als ein Strahl pro Pixel berechnet wird.

Die Turing-Chips sollen auf der Volta-Architektur basieren und GDDR6-Videospeicher verwenden. Nvidia setzt zumindest Ableger davon wohl auf dem Drive Pegasus ein, darauf weist ein Rendering des Herstellers hin. Als Termin für die Turing-Generation gilt das dritte Quartal 2018, bis dahin ist auch das Drive Pegasus bei den Partnern im Automobilbereich. Sollte Turing tatsächlich die Tensor Cores aus dem Profi- in das Gaming-Segment bringen, würden sich Nvidias Investitionen doppelt auszahlen.

Offenlegung: Golem.de hat auf Einladung von Nvidia an der GTC 2018 im kalifornischen San Jose teilgenommen. Die Reisekosten wurden zur Gänze von Nvidia übernommen. Unsere Berichterstattung ist davon nicht beeinflusst und bleibt gewohnt neutral und kritisch. Der Artikel ist, wie alle anderen auf unserem Portal, unabhängig verfasst und unterliegt keinerlei Vorgaben seitens Dritter.  (ms)


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