GTC 2018: Der Start | Vor-Ort-Reportage

Der erste Tag der GTC 2018 stand ganz im Zeichen von Nvidias neuestem SoC samt Entwickler-Board, dem Jetson Xavier. Auf kleinstem Raum bietet die Platine eine enorme Rechenleistung von 2,8 TFLOPS und soll AI-gestützte Lösungen ermöglichen. Xavier soll durch seinen offenen Aufbau eine Vielzahl an Branchen vorantreiben.

Da wäre beispielsweise der Agrarbereich. Maschinen für die Feldarbeit erkennen selbstständig, welche Pflanzen einen besonders hohen Ertrag versprechen und vermerken diese in einer Datenbank. Geschädigte oder ertragsarme Pflanzen werden hingegen erkannt und selbstständig vom Feld entfernt. Automatisierte Erntemaschinen ermitteln in Bruchteilen einer Sekunde die Qualität von Früchten und sortieren diese, ihrer Güteklasse entsprechend, in die richten Transportboxen. Dank der gesteigerten Rechenleistung, die Xavier bietet, sollen mehr Aktionen gleichzeitig verarbeitet werden können.

18 Monate sind mittlerweile vergangen, seit TX2 veröffentlicht wurde. Der Nachfolger Xavier hat – rein von den technischen Daten – einen großen Sprung nach vorne gemacht. Zwei CPU-Kerne mehr, doppelt so viel Arbeitsspeicher bei einer doppelt so hohen Anbindung. Durch die Rechenleistung der Grafikeinheit ist die Bildwiedergabe in 4K und mit 60FPS möglich. Wahlweise können bis zu zwei 8K-Monitore oder acht 4K Monitore mit mit einer Bildwiederholungsfrequenz von 30 Hz angeschlossen werden.

So umfangreich und vielfältig die autonome Robotik auch ist, so war das Buzzword am ersten Tag eindeutig „Automotive“. Selbstfahrende Fahrzeuge – ob PKW oder Gütertransporter – sollen schon (oder endlich) in wenigen Jahren einen großen Teil des Straßenverkehrs darstellen. Xavier ist durch den starken Fokus auf AI in der Lage, neuronale Prozesse lokal und gänzlich ohne Anbindung an die Cloud verarbeiten. Die bereits erwähnten Schnittstellen ermöglichen den gleichzeitigen Einsatz einer Vielzahl von Sensoren.

Da die unterschiedlichen Branchen auch unterschiedliche Anforderungen an den SoC haben, wird Nvidia zur Offenheit fast schon gezwungen. Open Source ist hier das passende Schlagwort. Die Abgrenzung, die Nvidia beispielsweise bei GameWorks an den Tag legt, würde das Interesse an Xavier deutlich reduzieren. Umso vielfältiger fällt die Auswahl an verfügbaren Erweiterungen aus. Auf der GTC hatte eine Handvoll an Nvidia-Partnern die Möglichkeit, eigene Lösungen vorzustellen.

Von unterschiedlichen Kameramodulen, über Algorithmen und Bibliotheken bis hin zu speziellen Motherboards war so ziemlich alles dabei. Entwickler, die bereits für TX2 entwickelt haben, werden in Kürze eine Adapter-Platine kaufen können, die eine Nutzung von bereits vorhandenen Sensoren unter Xavier- ohne erneute Konfiguration und Justierung – ermöglichen wird. Kameramodule gehören zu den essentiellen Sensoren für Nvidias SoC. Nahezu alle Branchen setzen die „Augen“ voraus, um Objekte oder Abläufe zu erkennen.

Je besser die Kamera, je zuverlässiger der Algorithmus, desto weniger Rechenleistung muss für die „Bereinigung“ der Daten aufgewendet werden. Bei Fahrzeugen beispielsweise wäre beispielhaft die Einfahrt in und Ausfahrt aus dem Tunnel zu nennen. Die Kameramodule müssen trotz wechselnder Lichtverhältnisse ein klares Bild erfassen, damit Xavier die entsprechenden Daten ermitteln und verarbeiten kann.

Abseits der AI-Thematik kann Xavier mit reiner Rechenleistung glänzen. Dank .264 Unterstützung fungiert der SoC Medieninhalte lokal verarbeiten. Passendes Board vorausgesetzt können eine Kamera sowie ein Dual-Band-LTE-Modul angeschlossen werden. Dieses Technologiebündel fungiert dann als vollwertiger und mobiler Streaming-PC. Auf der GTC 2018 wurde auch eine passende Softwarelösung vorgestellt, die YouTube, Twitch und einige weitere Dienste integriert. Auch eigene Streaming-Lösungen können händisch eingepflegt werden.

Nvidias AGX Jetson Xavier ist also überaus vielseitig einsetzbar. Welche Lösungen, Produkte und Möglichkeiten noch geboten werden, werden wir uns am Mittwoch und Donnerstag live vor Ort in München ansehen.

Kommentare (2)

  • Tesetilaro schrieb am
    und beim Thema, AI + robotik haben wir erst die Spitze des Eisbergs angekratzt...
  • HerrRossi schrieb am
    Ist schon interessant zu sehen, wie sich Nvidia diversifiziert.

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