Interview: KI-Modelle für Automotive-SoCs optimieren

Bosch setzt bei der Entwicklung KI-basierter Fahrerassistenzsysteme auf eine eigene Optimierungs-Toolchain, um neuronale Netze gezielt an die jeweilige Zielhardware anzupassen. Wie das Unternehmen im Gespräch mit Markt&Technik erläutert, steht nicht die Entwicklung neuer neuronaler Netze im Mittelpunkt, sondern deren effiziente Umsetzung auf Automotive-SoCs. Bosch erläutert, wie eine eigene KI-Optimierungs-Toolchain Modelle durch hardwarebewusste Transformationen, Quantisierung und Benchmarking gezielt auf die Zielplattform abstimmt. Entscheidend sind dabei nicht nur Latenz und Rechenleistung, sondern auch Wahrnehmungsqualität, Determinismus und Echtzeitfähigkeit. Texas Instruments ergänzt im Interview die Perspektive mit Details zur neuen TDA5-SoC-Familie und der C7-NPU. Neben hoher Energieeffizienz und skalierbarer KI-Rechenleistung stehen insbesondere die heterogene Architektur sowie integrierte Sicherheitsfunktionen im Fokus. Interessant ist zudem die enge Zusammenarbeit beider Unternehmen bei der Optimierung transformerbasierter Modelle wie BEVFormer sowie der Einsatz eines Virtualizer Development Kits, das Softwareentwicklung und Validierung bereits vor Verfügbarkeit der Hardware ermöglicht. (oe)

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