Tesla präsentiert Supercomputer für Vision-Only-Ansatz beim autonomen Fahren
Das autnome Fahrsystem „Autopilot“ arbeitet seit neustem nur noch mit Kameras. Dazu sind immense Rechenkapazitäten nötig. (Screenshot: Tesla/t3n)
Mit 1,8 Eflops und zehn Petabyte NVME-Speicher soll der neue Rechner 1,8 Terabyte pro Sekunde verarbeiten können. Teslas KI-Chef Andrej Karpathy sagte am Montag bei seiner Enthüllung, durch die Gesamtzahl der Flops würde er sich irgendwo um den fünften Platz der Top-500-Supercomputer einordnen. Den besetzt aktuell Nvidia mit dem Selene-Cluster, der mit einer vergleichbaren Architektur, jedoch nur mit 4.480 statt 5.760 Grafikprozessoren arbeitet. Er löste kürzlich das Microsoft-Pendant ab. Sicher lässt sich eine Platzierung erst vornehmen, wenn Teslas neuer Monstercomputer die speziellen Benchmarks durchlaufen hat, um in die Top-500-Liste aufgenommen zu werden. Karpathy erklärte auf der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, wozu er all die Rechenpower einsetzt und welche Vision dahintersteht: Das Schlagwort lautet autonomes Fahren nach dem Vision-Only-Ansatz.
Vision-Only braucht sehr hohe Computerleistung
Der neue Supercomputer ermögliche es Tesla, Radar- und Lidar-Sensoren durch optische High-End-Kameras zu ersetzen, erklärte der 34-Jährige. Ein Rechner, der so reagieren soll wie ein Mensch, benötige einen immensen Datensatz. Zudem sei ein sehr leistungsfähiger Computer vonnöten, um mit diesen Massen an Informationen die neuronalen Netze der autonomen Fahrsysteme zu trainieren. Teslas Supermaschine sammelt Videos von acht Kameras mit 36 Bildern pro Sekunde. Die wahnsinnige Menge an Umgebungsdaten beschriftet das System anschließend – allerdings mit menschlicher Hilfe. Das neue Gerät hat bereits eine Million Videos mit einer Länge von etwa zehn Sekunden gesammelt und darauf sechs Milliarden Objekte mit Tiefe, Geschwindigkeit und Beschleunigung aufgezeichnet. 1,5 Petabyte Speicherplatz braucht Tesla dafür – das entspricht in etwa 1,5 Millionen Gigabyte.
Vor- und Nachteile des Vision-Only-Ansatzes
Elon Musk betont seit Längerem die Vorteile der Methode. Kameras arbeiten demnach schneller als Radar und Lidar. Daher lässt er die neuen Versionen des Model Y und Model 3 in den USA nur noch ohne Radar bauen. Zudem benötigt die Technologie keine hochauflösenden Karten, funktioniert also theoretisch überall auf der Welt. Der reine Visionsansatz sei zwar besser skalierbar, sagt Karpathy, stelle aber auch die größere Herausforderung dar. Die Systeme müssten in der Lage sein, riesige Datenmengen mit einer Geschwindigkeit zu sammeln, die der menschlichen Fähigkeit zur Tiefen- und Geschwindigkeitserkennung entspräche. In dünn besiedelten Gebieten funktionierten sie schon sehr gut, während sie „in sehr widrigen Gebieten wie San Francisco“ definitiv mehr Mühe hätten.
KI erkennt Verwechslung von Gas- und Bremspedal
Karpathy zeigte einige Einsatzszenarien. Darunter fielen eine Notbremsung, um einen Zusammenstoß mit einem Fußgänger zu vermeiden, und eine Warnung, wenn der Fahrer bei einer gelben Ampel noch nicht langsamer geworden ist. „Pedal Misapplication Mitigation“ heißt eine neue Funktion, die das Verwechseln von Gas- und Bremspedal richtig interpretiert und eingreift. Sie befindet sich momentan in der Testphase. Bei den gezeigten Szenarien arbeitet der Supercomputer mit dem Vision-Only-Ansatz. Gerüchten zufolge könnte Tesla Daten für den neuen Ansatz auch über Lidar-Systeme einspeisen – entsprechende Testfahrzeuge waren kürzlich gesichtet worden.
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Die Präsentationen von Andre Karpathy sind immer wieder faszinierend, schon alleine dass er mit doppelter Geschwindigkeit spricht … er hat eben ein Gespür dafür, den ohnehin bandbreitenbeschränkten Audiokanal optimal zu nutzen.
In was für einer krassen Zeit wir leben! Ich freue mich jedenfalls darauf, irgendwann autonom gefahren zu werden. Nun kann es sich wirklich nur noch wenige Wochen dauern, bis wir das Ergebnis des Tesla AI Teams bewundern können.
Bei einer gelben Ampel will mir das System verhindern, dass ich nochmal Gas gebe? Pah!
Aber definitiv spannendes Thema, allerdings besteht hier ja erstmal das komplette Auto dann aus dem Rechner. Zudem wird eine solche Rechenpower mit Sicherheit auch ordentlich an der Batterie saugen vermute ich mal.
Eine gute Idee, das jetzt schon anzugehen, um ein System fertig zu haben sobald dann die Technik aufgeholt hat und die nötige Power in kompakteren Systemen möglich ist.
Dieser Rechner muss nicht im Auto mitfahren. Es handelt sich um die Mutter aller Tesla-Autopiloten, wie gesagt der 5. leistungsfähigste Rechner der Welt. Das Vision only funktioniert dann nach dem Training auf jedem Tesla und das bereits heute. Hier muss keine Technik mehr aufholen, alles schon da.