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Die NASA hat eine Prozessorarchitektur für zukünftige Raumfahrzeuge ausgewählt – dies sind die RISC-V-Kerne von SiFive

Die NASA hat eine Prozessorarchitektur für zukünftige Raumfahrzeuge ausgewählt – dies sind die RISC-V-Kerne von SiFive

SiFive, ein führender Entwickler von Prozessorkernen auf Basis des offenen RISC-V-Befehlssatzes, gab die schicksalhafte Entscheidung der NASA bekannt. Die Agentur hat SiFive-Kerne als Grundlage für den Bau der nächsten Generation von Bordcomputern für Raumfahrzeuge ausgewählt. Die vorherige Architektur dauerte etwa 30 Jahre. Die offene und ständig wachsende RISC-V-Architektur kann aufgrund ihrer Flexibilität und fehlenden Lizenzierung viel länger halten.

Heute macht die NASA einen Entwicklungssprung und wählt eine neue Prozessorarchitektur, die mindestens 100-mal schneller ist als aktuelle Plattformen. Gleichzeitig betont SiFive, dass die von der NASA gewählten RISC-V-Kerne „um Größenordnungen produktiver als konkurrierende Lösungen“ seien.

Neue und leistungsstärkere Onboard-Prozessoren werden für robotische Raumsonden für die tiefe Erforschung und Aufklärung von Planeten im Sonnensystem benötigt. Wie das Unternehmen feststellte: "Wir haben immer gesagt, dass die Zukunft mit SiFive keine Grenzen kennt, und wir freuen uns zu sehen, wie die Auswirkungen unserer Innovationen weit über unseren Planeten hinausgehen."

Es wird davon ausgegangen, dass der erste „Weltraum“-NASA-Prozessor der neuen Generation eine 12-Kern-Lösung basierend auf acht SiFive Intelligence X280 RISC-V-Vektorkernen und vier SiFive RISC-V-Hilfskernen sein wird. Diese Kerne wurden im Frühjahr 2021 eingeführt und im Juli dieses Jahres vom Ökosystem des Unternehmens unterstützt. Die Intelligence-X280-Kerne sind nicht die leistungsstärksten der SiFive-Reihe. Sie sind jedoch für den Betrieb auf Peripheriegeräten mit begrenzten Ressourcen optimiert, was für Weltraummissionen von entscheidender Bedeutung ist.

„Der offene und kollaborative Charakter von RISC-V wird es der breiten akademischen und wissenschaftlichen Softwareentwicklungsgemeinschaft ermöglichen, wissenschaftliche Anwendungen und Algorithmen beizutragen und zu entwickeln und viele mathematische Funktionen, Filter, Transformationen, neuronale Netzwerkbibliotheken und andere Softwarebibliotheken innerhalb einer robusten Umgebung zu optimieren und langfristiges Software-Ökosystem“, fügt die Quelle hinzu.


2022-09-07 07:43:35

Autor: Vitalii Babkin

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