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ATZelektronik

, Volume 14, Issue 3, pp 8–13 | Cite as

Die Hardware der künstlichen Intelligenz

  • Andreas BurkertEmail author
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Fortschrittliche Fahrfunktionen für das autonome Fahren ab Level 3 sind auf Verfahren der künstlichen Intelligenz angewiesen. Diese aber fordern ihren Tribut. Die dafür benötigte Rechenleistung verlangt ein grundsätzliches Umdenken bei der Hardware. Mit diesem Wissen findet derzeit ein regelrechtes Wettrennen um die schnellsten Berechnungen auf einem Chip statt. Ambitionen auf einen ersten Sieg haben sogenannte Tensor Processing Units.

Halbleiter für autonome Fahrfunktionen

Die 19 kDMIPS sind derzeit gesetzt. Unter diesem Leistungsbenchmark lässt sich keine autonome Fahrfunktion ab Level 2 Premium, also L2+, hinreichend gut umsetzen. Ein DMIPS ist ein nach dem Dhrystone-Benchmark ermittelter MIPS-Wert. Und dieser gibt an, wie viele Millionen Instruktionen pro Sekunde ein Rechensystem lösen kann. Aber auch die 19 kDMIPS sind nur eine Momentaufnahme. Um Level-3/4-Systeme marktreif zu entwickeln, müssen Rechnersysteme ins Fahrzeug implementiert werden, die mehr als 270 kDMIPS vorweisen...

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© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.MünchenGermany

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