Für das kommende Jahr verspricht Tesla-Chef Elon Musk einen massiven Sprung bei KI-Rechenleistung.

Die Arbeit am KI-Chip startete Tesla vor rund zwei Jahren, nachdem die Kooperation mit dem auf Computer Vision spezialisierten Unternehmen Mobileye aufgelöst wurde. Im Dezember 2017 bestätigte Elon Musk erneut, dass Tesla an für KI-Berechnungen optimierter Hardware arbeitet mit dem pragmatischen Namen “Hardware 3”.

Die neue Hardware soll Chips des Grafikkartenherstellers Nvidia ersetzen, die laut Musk KI-Berechnungen nur emuliert. Auf der Nvidia-Hardware läuft ein von Tesla entwickeltes neuronales Netz, das visuelle Signale sowie Sonar- und Radardaten verarbeitet. Das wiederum ermöglicht es den Fahrzeugen, eigenständig zu navigieren.

Teslas eigene KI-Hardware könne KI-Rechenoperationen nativ innerhalb eines Systems und Speichers durchführen und “die Leistung verzehnfachen bei einem Zehntel der Kosten”.

Das führt laut Musk zu einem enormen Leistungssprung, der “irgendwo zwischen 500 und 2.000 Prozent liegt”. Der Tesla-Chip soll laut Musk 2.000 Bilder pro Sekunde verarbeiten können. Nvidia schafft bis zu 200.

In circa sechs Monaten soll Hardware 3 in allen Tesla-Neuwagen verbaut werden. Potenziell führt das zu einem deutlich verbesserten Autopiloten. An den Sensoren ändert sich nichts.

Womöglich könnte der Chip auch in der Forschung eingesetzt werden und Künstliche Intelligenz insgesamt voranbringen.

Die Herstellungskosten für Hardware 3 liegen laut Musk auf Augenhöhe mit den Anschaffungskosten für die Nvidia-Chips. Tesla-Besitzer, die für einen vollwertigen Autopiloten gezahlt haben, sollen das Upgrade kostenlos erhalten. Der Chip passt in die bestehende Systemarchitektur.

Über 50 Experten sollen in Teslas KI-Team forschen. Das Team verlor allerdings im April mit dem legendären Chiparchitekten Jim Keller seinen Kopf. Er wechselte zu Intel.

Neben Tesla entwickeln unter anderem Nvidia und Google spezielle KI-Hardware für die Forschung und Entwicklung.

| Featured Image: Nvidia / Flickr, Lizenziert nach CC BY-NC-ND 2.0.

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