【導讀】全球半導體解決方案供應商瑞薩電子宣布，將與專(zhuān)注于多核CPU/GPU/FPGA加速技術(shù)的全球卓越供應商Fixstars（Fixstars Corporation）聯(lián)合開(kāi)發(fā)用以?xún)?yōu)化并快速模擬專(zhuān)為瑞薩R-Car片上系統（SoC）所設計的自動(dòng)駕駛（AD）系統及高級駕駛輔助系統（ADAS）的軟件工具。借助這些工具，在軟件開(kāi)發(fā)的初始階段便可充分利用R-Car的性能優(yōu)勢來(lái)快速開(kāi)發(fā)具有高精度物體識別功能的網(wǎng)絡(luò )模型，由此減少開(kāi)發(fā)后返工，進(jìn)一步縮短開(kāi)發(fā)周期。
瑞薩電子將與Fixstars聯(lián)合開(kāi)發(fā)工具套件用于優(yōu)化R-Car SoC AD/ADAS AI軟件
通過(guò)快速開(kāi)發(fā)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò )模型和高速仿真來(lái)縮短開(kāi)發(fā)周期
2022 年 12 月 15 日，中國北京訊 - 全球半導體解決方案供應商瑞薩電子 今日宣布，將與專(zhuān)注于多核CPU/GPU/FPGA加速技術(shù)的全球卓越供應商Fixstars（Fixstars Corporation）聯(lián)合開(kāi)發(fā)用以?xún)?yōu)化并快速模擬專(zhuān)為瑞薩R-Car片上系統（SoC）所設計的自動(dòng)駕駛（AD）系統及高級駕駛輔助系統（ADAS）的軟件工具。借助這些工具，在軟件開(kāi)發(fā)的初始階段便可充分利用R-Car的性能優(yōu)勢來(lái)快速開(kāi)發(fā)具有高精度物體識別功能的網(wǎng)絡(luò )模型，由此減少開(kāi)發(fā)后返工，進(jìn)一步縮短開(kāi)發(fā)周期。
瑞薩電子汽車(chē)軟件開(kāi)發(fā)部副總裁川口裕史表示：“瑞薩持續打造集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，推動(dòng)客戶(hù)充分采用‘軟件優(yōu)先’的方法。此外，通過(guò)支持為R-Car量身定制的深度學(xué)習模型開(kāi)發(fā)，瑞薩幫助客戶(hù)搭建AD和ADAS解決方案，同時(shí)也減少了上市時(shí)間與開(kāi)發(fā)成本?！?/p>
Fixstars公司CEO三木聰表示：“GENESIS for R-Car作為我們與瑞薩聯(lián)合創(chuàng )建的基于云的評估環(huán)境，允許工程師在開(kāi)發(fā)周期的早期評估并選擇器件，得到了眾多客戶(hù)的青睞。我們將繼續前沿技術(shù)的研發(fā)，加速可用于維護汽車(chē)應用中最新版本軟件的機器學(xué)習操作（MLOps）?！?/p>
當前的AD和ADAS應用利用深度學(xué)習來(lái)實(shí)現高精度物體識別。深度學(xué)習推理處理需要大量數據計算和內存容量。由于在有限的計算單元和內存資源下進(jìn)行實(shí)時(shí)處理是一項極具挑戰性的任務(wù)，因此車(chē)載應用上的模型和可執行程序必須針對車(chē)用SoC進(jìn)行優(yōu)化。此外，從軟件評估到驗證的過(guò)程必須加快，并且需要反復更新以提高準確性及性能。為了滿(mǎn)足這些需求，瑞薩和Fixstars已經(jīng)開(kāi)發(fā)了以下工具。
1. 用于生成針對R-Car優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )模型的R-Car神經(jīng)架構搜索（NAS）工具
該工具生成深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )模型，可有效利用R-Car器件上的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）加速器、DSP和內存。這使工程師能夠快速開(kāi)發(fā)輕量級網(wǎng)絡(luò )模型，即使沒(méi)有對R-Car架構的深入了解或經(jīng)驗，也能實(shí)現高度準確的物體識別并獲得快速處理時(shí)間。
2.用于編譯R-Car的網(wǎng)絡(luò )模型R-Car DNN編譯器
該編譯器將優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò )模型轉換為可以充分利用R-Car性能潛力的程序。它將網(wǎng)絡(luò )模型轉換為可以在CNN IP上快速運行的程序，并進(jìn)行內存優(yōu)化，使高速、有限容量的SRAM性能最大化。
3.用于快速模擬已編譯程序的R-Car DNN模擬器
這一模擬器可用來(lái)在個(gè)人電腦（PC），而非實(shí)際R-Car芯片上快速驗證程序的運行。利用這一工具，開(kāi)發(fā)人員可以生成與R-Car相同的運行結果。在讓模型更為輕巧和優(yōu)化程序的過(guò)程中，如果推理處理的識別精度受到影響，工程師能夠為模型開(kāi)發(fā)提供即時(shí)反饋，從而縮短開(kāi)發(fā)周期。
瑞薩和Fixstars將繼續利用聯(lián)合“汽車(chē)軟件平臺實(shí)驗室”共同開(kāi)發(fā)深度學(xué)習軟件，并建立操作環(huán)境，通過(guò)持續更新網(wǎng)絡(luò )模型來(lái)維持并提升識別精度與性能。
供貨信息
目前推出的首套工具面向AD和ADAS應用的R-Car V4H SoC而設計。其高達34TOPS（每秒萬(wàn)億次運算）的強大深度學(xué)習性能與卓越的能效特性相結合。
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