MEMTONOMY-2 Verbundprojekt: Speichersysteme für das autonome Fahren

Abstract

Im Bereich des autonomen Fahrens müssen durch den stetig wachsenden Einsatz von Sensorik und KI-Komponenten für kritische Fahrfunktionen zukünftig sehr große Datenmengen in der Edge echtzeitnah aufgenommen, fusioniert und analysiert werden. Die Menge an Daten, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen, sowie der Anteil an Software nimmt in modernen Fahrzeugen stetig zu. Dabei gibt es an die Hardware hohe Anforderungen an einen niedrigen Leistungsverbrauch und hohe Performanz sowie einen großen Kostendruck, der dazu führt, dass verstärkt Komponenten eingesetzt werden, die ursprünglich für den Consumer-Markt entwickelt wurden. Bei neuen Automobilanwendungen wird die Lücke zwischen der Rechengeschwindigkeit der Prozessoren und dem Zugriff auf den externen Arbeitsspeicher immer stärker sichtbar. Wie Speichermodule in sicherheitskritischen Anwendungskontexten in Bezug auf Bandbreite, Latenz, Leistung, Temperatur, Zuverlässigkeit und Sicherheit eingesetzt werden können, stellt für die Automobilindustrie eine zentrale Herausforderung dar. Die wissenschaftliche Speicherforschung konzentriert sich allerdings bisher vor allem auf den Einsatz in mobilen Geräten und Rechenzentren. Die fehlenden Forschungsergebnisse bzgl. DRAM-Speicher werden für die Plattformentwicklung zunehmend zu einem Problem, da der Einsatz neuer Speichertechnologien aufgrund der Anforderungen von neuronalen Netzen und anderen KIbasierten Anwendungen insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen wie dem autonomen Fahren immer zwingender wird. Ziel des Vorhabens ist es deshalb, den Einsatz von DRAM- und Flash-Speichern in der Automobilindustrie unter Berücksichtigung der entsprechenden Sicherheitsnormen (z.B. ISO 26262) sowie der Performanzanforderungen zu ermöglichen.