Allzweck-Grafikprozessoren (GPGPU)

Grafikprozessoren für unbemannte Systeme

Allzweck-Grafikprozessoren (GPGPUs) eignen sich ideal für eine Vielzahl von Anwendungen im Zusammenhang mit UAVs (unbemannte Luftfahrzeuge), unbemannten Systemen und Robotik. Aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, eignen sie sich ideal für die Ausführung komplexer Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, Deep Learning und Computervision.

Grafikkarten, die auch Berechnungen ausführen können, die traditionell von der CPU (Zentraleinheit) eines Computersystems durchgeführt werden, bestehen häufig aus mehr Kernen als CPUs, was eine schnellere Verarbeitung ermöglicht. Aufgrund ihrer Spezialisierung müssen sie keine Ressourcen für andere Systemfunktionen bereitstellen, wie dies bei einer CPU der Fall ist.

GPU-Architektur

In einem System können mehrere GPGPUs installiert werden, wodurch eine massiv parallele Architektur entsteht, die eine hocheffiziente Datenverarbeitung ermöglicht und extrem große Datensätze verarbeiten kann. Das Hardware-Design von GPUs führt außerdem zu einer extrem geringen Latenz. Diese Vorteile der GPU-Architektur können die in herkömmlichen Systemen häufig auftretenden Rechenengpässe erheblich reduzieren.

GPU-Technologie für unbemannte Anwendungen

Condor-GR5-RTX5000 3U VPX GPGPU-Karte für die Bildverarbeitung von Drohnen von EIZO

GPGPUs können in Drohnen und Robotern installiert werden, um SIGINT- (Signalaufklärung) und ISR-Funktionen (Aufklärung, Überwachung und Aufklärung) wie Bilderkennung und -klassifizierung zu ermöglichen. Dadurch können unbemannte Fahrzeuge eine Reihe von autonomen Aufgaben wie Zielverfolgung, autonome Navigation und Detect-and-Avoid (DAA) ausführen. GPGPU-Computing kann auch die großen Datenmengen verarbeiten, die für Drohnenschwärme und Formationsflüge erforderlich sind.

Allzweck-GPUs können auch verwendet werden, um Drohnen und Robotern die Fähigkeit zu verleihen, in Umgebungen ohne GPS- und GNSS-Empfang zu navigieren. Algorithmen wie SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ermöglichen es Fahrzeugen, ihre Umgebung mithilfe von Daten aus Sensoren wie LiDAR und Kameras zu kartieren und sich autonom darin zu bewegen.

UGVs (unbemannte Bodenfahrzeuge) können die GPGPU-Verarbeitung nicht nur für die autonome Navigation und die Vermeidung von Hindernissen nutzen, sondern auch für spezielle Aufgaben wie die Erkennung von IEDs (improvisierten Sprengsätzen). In ähnlicher Weise können USVs (unbemannte Oberflächenfahrzeuge) sie für Missionen wie die Minensuche einsetzen.

Low SWaP, eingebettete und robuste GPUs

Nuvo-9166GC-Serie mit NVIDIA L4-GPU von Neousys Technology

Es sind spezielle eingebettete GPGPU-Karten erhältlich, die auf GPU-Plattformen basieren, die für KI und Bildverarbeitung optimiert sind, wie beispielsweise von NVIDIA entwickelte Chipsätze. Zusätzlich zur GPU können diese Karten eine Reihe von analogen und digitalen Video-Ein- und Ausgabeschnittstellen sowie zusätzliche Funktionen wie Kühlung und integrierte Verschlüsselung integrieren. Die Karten können so konzipiert sein, dass sie einen geringen SWaP-Fußabdruck (Größe, Gewicht und Leistung) aufweisen, und sind in einer Reihe von Standardformfaktoren wie XMC, VPX oder PCIe erhältlich.

Es sind auch robuste GPU-Karten erhältlich, die speziell für die anspruchsvollen Umgebungen von Robotern und unbemannten Systemen entwickelt wurden. Diese Karten können nach militärischen Spezifikationen wie MIL-STD-810 für Stoß- und Vibrationsfestigkeit ausgelegt sein.