Infineon und Partner präsentieren Supercomputing-Plattform

Fahrzeuge werden zunehmend vernetzter, intelligenter und autonomer und benötigen dafür leistungsstarke Rechnerarchitekturen mit Multi-Gigabit-Schnittstellen. 28 Forschungspartner aus Industrie und Wissenschaft haben nun gemeinsam einen neuen Supercomputer „Made in Germany“ vorgestellt, den Demonstrator einer zentralen Rechenplattform für die Automobilindustrie, die höchsten Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards entspreche. Unter der Leitung von Infineon Technologies haben die Partner die Plattform in den vergangenen drei Jahren im Rahmen des Forschungsprojekts Mannheim-CeCaS (Central Car Server) entwickelt. Das Projekt wurde vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) gefördert und ist mit einem Projektvolumen von 88,2 Millionen Euro eines der größten nationalen Automotive-Forschungsprojekte des Ministeriums. Der in einem modernen Elektroauto integrierte Demonstrator wurde bei der Projektabschlussveranstaltung in München präsentiert und habe dort seine Funktionsfähigkeit bewiesen.

„Mit den Ergebnissen im Mannheim-CeCaS-Projekt machen wir einen bedeutenden Schritt in Richtung Mobilität der Zukunft – hier kommt Forschung und Innovation auf der Straße an“, sagt Frank Badstübner, Sprecher der Mannheim-CeCaS-Projektleitung und ergänzt: „Die gemeinsam im Konsortium entwickelte energie- und kosteneffiziente Hochleistungsrechner-Plattform ist standardisiert, modular und skalierbar. Das zeigt eindrucksvoll, wie wir mit exzellenten Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft entscheidend zur Innovationskraft der deutschen Automobilindustrie im globalen Wettbewerb beitragen.“

Zentral gesteuert und modular für viele Fahrzeugtypen

Ziel des Mannheim-CeCaS-Projektes war es, einen leistungsstarken und echtzeitfähigen Supercomputer für das autonome Fahren der Stufe 3 bis 5 zu entwickeln. Das Projektkonsortium hat an der Gestaltung von Prozessoren, Schnittstellen und Systemarchitekturen gearbeitet. Eine flexible Softwareumgebung wurde speziell auf die Anforderungen neuester Algorithmen im Automobil abgestimmt, insbesondere für den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI).  Das CeCaS-Mannheim-Team bündelt die Intelligenz des Fahrzeugs in einer zentralen Hardware-Software-Architektur, anstatt viele separate Steuergeräte zu verwenden. Dies führe zu weniger Komplexität und mehr Effizienz, während die Plattform selbst flexibel bleibt und sich leicht an neue Anforderungen anpassen lässt. Zukünftige Module könnten einfach nachgerüstet werden, ohne das gesamte Fahrzeug neu entwickeln zu müssen. So ermögliche diese zentrale Lösung schnellere Entwicklungen und einfachere Anpassungen für unterschiedliche Fahrzeuggrößen, Leistungsklassen und Funktionen.

Nvidia liefert neue Computing-Power fürs autonome Fahren

Wenn es um die Fortentwicklung autonomer Fahrfunktionen geht, kommt schon lange keiner mehr an den Supercomputing-Plattformen von Nvidia vorbei. Auf der diesjährigen GTC verkündete der Tech Player eine Reihe neuer und vertiefter Partnerschaften.

Die unterschiedlichen Module werden gleichzeitig über einen Rechenknoten reguliert. Das umfasst sicherheitskritische Systeme wie Motor, Getriebe und Bremsen ebenso wie Bordkameras, Einparkhilfen, Temperatur- und Abstandssensoren, Motoren für Fensterheber und Sitzverstellung oder Klimaanlage und Bord-Entertainment. Dank der neuen zonalen Architektur werde das Fahrzeug auch leichter, da weniger Kabel benötigt werden. Und es reduziere den Energieverbrauch, was sich in der Folge positiv auf die Reichweite bei E-Autos auswirkt. Die Kommunikation der Komponenten untereinander erfolge in Echtzeit. Das Forscherteam setzte dazu auf eine Ethernet-basierte Netzwerktechnik. Trotz des riesigen Datenvolumens bleibe das Mannheim-CeCaS System extrem flexibel und skalierbar. Zudem kann das Fahrzeug per WLAN aktualisiert werden, wodurch der Weg in die Werkstatt für Updates entfalle. In einem kostenoptimierten Rapid-Prototyping-Ansatz gelang es dem Team den zonen-basierten Demonstrator in nur neun Monaten umzusetzen und zu validieren. Die vollständige Automotive-Qualifizierung auf Systemebene wurde vorbereitet. Die gewonnenen Erkenntnisse können auch in modularen Chiplet-Technologien oder RISC-V-basierten Applikationsprozessoren Eingang finden.