V2XCompute: Beschleunigtes Edge Computing und fahrzeuginternes High-Performance-Computing

V2XCompute liefert Hardwarearchitekturen zur Verarbeitung dichter Sensordatenströme, zur lokalen dynamischen Kartenfusion und zur Auslagerung rechenintensiver Wahrnehmungsaufgaben an straßenseitige MEC-Server.

Antrieb dichter Wahrnehmungs-Pipelines an Edge-Knoten entlang der Autobahn

Das Verschmelzen hunderter eingehender kooperativer Wahrnehmungsnachrichten mit bordeigenen LiDAR-Punktwolken erfordert hocheffiziente Rechenleistung pro Watt. V2XCompute beschreibt Automotive-SoCs mit dedizierten NPU-, DSP- und GPU-Pipelines.

Core Engineering Areas

• Roadside Unit MEC Architectures — Aufteilung der Wahrnehmungslasten zwischen den fahrzeuginternen SoCs und straßenseitigen Mikro-Rechenzentren.
• Heterogeneous Automotive SoCs — Nutzung dedizierter Hardwarebeschleuniger zum Entpacken, Entschlüsseln und Parsen von über 1.000 Paketen pro Sekunde.
• Power & Thermal Management — Entwicklung robuster Rechenmodule, die zuverlässig von -40 °C bis +85 °C ohne aktive Luftkühlung arbeiten.

Technical Articles

• Echtzeit-GPU-Beschleunigung von 3D-V2X-Belegungsrastern aus kooperativer Wahrnehmung
• Dynamische Workload-Migration zwischen vernetzten Flotten und intelligenter Infrastruktur

Related Cluster Architecture Specifications

• AutomotiveV2X — Connected Vehicle-to-Everything & Cooperative ITS Architecture
• CellularV2X — 3GPP C-V2X Architecture, PC5 Direct Sidelink & Cellular Uu Infrastructure
• NRV2X — 5G NR V2X Sidelink, Sub-Millisecond Latency & High-Rate Sensor Sharing
• ISACV2X — Integrated Sensing and Communication (ISAC) for Automotive V2X