{"id":4395,"date":"2020-01-28T10:46:22","date_gmt":"2020-01-28T08:46:22","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.iese.fraunhofer.de\/?p=4395"},"modified":"2024-01-22T10:48:15","modified_gmt":"2024-01-22T09:48:15","slug":"speicher-wird-zum-engpass-beim-autonomen-fahren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/speicher-wird-zum-engpass-beim-autonomen-fahren\/","title":{"rendered":"Wird Speicher zum Engpass beim autonomen Fahren?"},"content":{"rendered":"

Assistenzsysteme, Domain-Controller, hoch automatisierte Fahrfunktionen, neuronale Netze und Cloud-basierte Dienste \u2013 all diese neuen Anwendungen stellen die Automobilindustrie vor gro\u00dfe Herausforderungen. Der Kommunikationsbedarf steigt ebenso wie die Anforderungen an Rechenpower, Speicherlatenz und Speicherbandbreite. Letztere wird oft vernachl\u00e4ssigt. Das Thema \u00bbSpeicher\u00ab wird beim autonomen Fahren als einfach l\u00f6sbar angenommen \u2013 \u00e4hnlich wie man sich bei der Rechenleistung aus der klassischen IT bedient, m\u00fcsste dies doch auch beim Speicher funktionieren?<\/p>\n

Weit gefehlt! Die Anforderungen an die Verarbeitung von Sensordaten aus vielen Kan\u00e4len sind sehr hoch, nicht nur was das Volumen betrifft, sondern auch in Bezug auf eine garantierte Latenz und Bandbreite. Was viele nicht wissen: auch wenn Speicherbausteine wie DRAMs (Dynamic Random Access Memories) eine angegebene maximale Bandbreite haben, liegt diese durch das komplexe Protokoll in der Praxis oft weit darunter. Die Speicherzellen, die sehr temperaturempfindlich sind, m\u00fcssen zudem regelm\u00e4\u00dfig aufgefrischt werden (Refresh), was bei hohen Temperaturen im Automobilbereich zu einem weiteren Einbruch der Bandbreite und einer Erh\u00f6hung der Latenz f\u00fchrt. Diese Eigenschaften machen es sehr schwierig, DRAMs in sicherheitskritischen Anwendungen einzusetzen. Speicherhersteller wie Micron beziffern den Bedarf an Speicherbandbreite f\u00fcr Autonomie-Level 4-5 mit 400-1024 GB pro Sekunde. Dazu kommen die wachsenden Anforderungen an die Speichergr\u00f6\u00dfe, f\u00fcr die Daimler bei Premium-Fahrzeugen f\u00fcr das Jahr 2025 mehr als 50 GB DRAM vorhersagt.<\/p>\n

Welche Ans\u00e4tze gibt es, um das Speicherproblem beim autonomen Fahren zu beheben?<\/h3>\n

Das Fraunhofer IESE forscht mit Partnern der TU Kaiserslautern seit einigen Jahren im \u00bb<\/a>Leistungszentrum Simulations- und Software-basierte Innovation\u00ab<\/a> an L\u00f6sungen, die optimierte Speichersysteme und Speichercontroller zum Ziel haben, welche optimal an spezielle Anwendungen angepasst sind. Dieses Szenario l\u00e4sst sich sehr gut auf hochperformante Sensordatenanalysen und Anwendungen des maschinellen Lernens, z.B. die Inferenz von neuronalen Netzen, abbilden.<\/p>\n

\"Fraunhofer
Messplattform f\u00fcr DDR3 und DDR4 DRAMs<\/figcaption><\/figure>\n

In den letzten Jahren wurden viele neue DRAMs vorgestellt (z.B. DDR4, LPDDR4, GDDR6, Wide I\/O, HMB2). Es ist jedoch noch nicht klar, wie diese Speichermodule im Automobilbereich in Bezug auf Bandbreite, Latenz, Leistung, Temperatur, Zuverl\u00e4ssigkeit und Sicherheit eingesetzt werden k\u00f6nnen. Die wissenschaftliche DRAM-Forschung konzentriert sich bisher vor allem auf mobile Ger\u00e4te und gro\u00dfe Rechenzentren. Diese Anwendungen haben v\u00f6llig andere Anforderungsprofile als sicherheitskritische Anwendungen im Automobilbereich. Mit einem trilateralen Forschungsprojekt der DFG wollen das Fraunhofer IESE, die TU Kaiserslautern und die Robert Bosch GmbH diese Forschungsl\u00fccke schlie\u00dfen.<\/p>\n

Brauchen Sie Hilfe bei der Auswahl geeigneter Speichertechnologien?<\/h3>\n

Zu den Leistungen, die das Fraunhofer IESE bereits heute Automobilherstellern und -zulieferern anbietet, geh\u00f6ren:<\/p>\n