Die wichtigsten Punkte
- Leistung: Der neue Sensor Fusion Processor liefert 160 TOPS in INT8 und 80 TFLOPS in FP16, bei einer TDP unter 75 Watt.
- Technologie: Ein ASIC-Chip, gefertigt von TSMC im 5-Nanometer-Verfahren, mit eigenem carTPU, dualem RISC-V-Kern und 64 MB On-Chip-SRAM.
- Auswirkung: Waymo reduziert die Abhängigkeit von Nvidia und AMD und stärkt die vertikale Integration der sechsten Generation des Waymo Driver, verbaut im Zeekr Ojai.
Ein Chip zur Vorverarbeitung der Sensoren
Waymo hat die Entwicklung eines intern konzipierten ASIC-Chips angekündigt, der bereits in der sechsten Generation des Waymo Driver zum Einsatz kommt. Die Komponente, genannt Sensor Fusion Processor, sitzt vor dem Hauptcomputer des Fahrzeugs und verarbeitet die Rohdatenströme von Lidar, Radar, Kameras und Mikrofonen vor.
Der Chip filtert, kodiert und fusioniert die Sensorinformationen in Echtzeit und reduziert dabei die Wahrnehmungslatenz vom ersten eingehenden Pixel bis zum finalen Embedding. Diese Verkürzung der Reaktionszeit wird in komplexen urbanen Szenarien entscheidend, in denen das System innerhalb eines minimalen Zeitfensters auf Fußgänger oder in die Fahrspur eindringende Fahrzeuge reagieren muss.
Technische Spezifikationen auf der Hot Chips 2026 vorgestellt
Die Eigenschaften des Chips wurden auf der Konferenz Hot Chips 2026 enthüllt. Die Komponente wird im 5-Nanometer-Verfahren (N5) von TSMC gefertigt, belegt eine Fläche von 208 mm² und ist in einem FCBGA-Package mit den Maßen 45x45 mm untergebracht.
Der In-Package-Speicher LPDDR5x liefert eine Bandbreite von 273 GB/s, während die Anbindung an das Host-System über PCIe Gen5 x8 und eine 25-Gbps-Ethernet-Verbindung erfolgt. Der Energieverbrauch bleibt unter einer TDP von 75 Watt, bei einer Rechenleistung von 160 TOPS in INT8 und 80 TFLOPS in FP16, unterstützt durch 64 MB On-Chip-SRAM.
Interne Architektur und Compiler-First-Ansatz
Der Chip integriert den carTPU, einen von Waymo entwickelten neuronalen Beschleuniger, zusammen mit zwei GPUs von Drittanbietern, drei ISP-Blöcken und einem MIPI-Pfad für die direkte Sensoraufnahme. Die Steuerung übernehmen dual-core RISC-V-CPUs mit Vektorerweiterungen, eine Wahl, die die architektonische Unabhängigkeit des Unternehmens unterstreicht.
Der carTPU konfiguriert sich dynamisch neu zwischen einem Modus maximaler Parallelität, mit getrennten Kamera- und Radar-Backbones, und einem Niedriglatenzmodus mit vereinheitlichtem Fusion-Backbone. Auf Software-Seite kompiliert Waymo das Sensorfusionsmodell vorab in einen optimierten Mega-Kernel, um den On-Chip-SRAM auszunutzen und Zugriffe auf externen Speicher zu reduzieren. Bei Workloads wie dem Sensor Backbone erweist sich der Chip als bis zu 14-mal effizienter im Vergleich zu einer gleichwertigen Standardlösung.
Vertikale Integration und Marktposition
Waymo ist heute in San Francisco, Phoenix, Los Angeles und Atlanta aktiv, mit einer Flotte, die bereits fast 200 Millionen Meilen vollständig autonom zurückgelegt hat. Das Unternehmen hat kürzlich eine Finanzierungsrunde über 16 Milliarden Dollar abgeschlossen, wodurch die eigene Bewertung auf über 126 Milliarden Dollar gestiegen ist.
Die sechste Generation des Waymo Driver wird das Fahrzeug Zeekr Ojai ausstatten, produziert von der Geely-Gruppe. Das System reduziert die Anzahl der Kameras gegenüber der vorherigen Generation, während die Leistung durch 17-Megapixel-Sensoren und die an den maßgeschneiderten Chip ausgelagerte Verarbeitung sogar gesteigert wird. Waymo weist außerdem darauf hin, dass der Chip unter extremen Bedingungen funktioniert, einschließlich der sommerlichen Hitze in Phoenix bei einer Kühlmitteltemperatur von 60°C.
Wettbewerbsumfeld
Tesla treibt weiterhin sein eigenes Robotaxi-Projekt voran, Uber hat eine Partnerschaft über 1,25 Milliarden Dollar mit Rivian für 50.000 autonome Fahrzeuge geschlossen, während Baidu Apollo und Pony.AI ihre Dienste ausbauen. Keiner dieser Akteure hat jedoch ein vergleichbares Niveau vertikaler Integration erreicht, das Sensoren, Silizium und KI-Modelle gleichermaßen umfasst.
Der Chip vervollständigt die Full-Stack-Strategie von Waymo, die eigenes Lidar, Imaging-Radar, HDR-Kameras und ein eigens für autonomes Fahren entwickeltes Foundation Model umfasst. Die Kombination aus dedizierter Hardware und gemeinsam entwickelter Software soll die Skalierung von Robotaxis zu einer Frage der industriellen Produktion machen statt zu einem Thema experimenteller Forschung.
