【導讀】全球半導體解決方案供應商瑞薩電子宣布，將與專注於多核CPU/GPU/FPGA加速技術的全球卓越供應商Fixstars（Fixstars Corporation）聯合開發用以優化並快速模擬專為瑞薩R-Car片上係統（SoC）所設計的自動駕駛（AD）係統及高級駕駛輔助係統（ADAS）的軟件工具。借助這些工具
，在軟件開發的初始階段便可充分利用R-Car的性能優勢來快速開發具有高精度物體識別功能的網絡模型，由此減少開發後返工，進一步縮短開發周期。

瑞薩電子將與Fixstars聯合開發工具套件用於優化R-Car SoC AD/ADAS AI軟件

通過快速開發優化的網絡模型和高速仿真來縮短開發周期

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
，將與專注於多核CPU/GPU/FPGA加速技術的全球卓越供應商Fixstars（Fixstars Corporation）聯合開發用以優化並快速模擬專為瑞薩R-Car片上係統（SoC）所設計的自動駕駛（AD）係統及高級駕駛輔助係統（ADAS）的軟件工具。借助這些工具，在軟件開發的初始階段便可充分利用R-Car的性能優勢來快速開發具有高精度物體識別功能的網絡模型，由此減少開發後返工
，進一步縮短開發周期。

瑞薩電子汽車軟件開發部副總裁川口裕史表示：“瑞薩持續打造集成開發環境，推動客戶充分采用‘軟件優先’的方法。此外，通過支持為R-Car量身定製的深度學習模型開發，瑞薩幫助客戶搭建AD和ADAS解決方案，同時也減少了上市時間與開發成本。”

Fixstars公司CEO三木聰表示：“GENESIS for R-Car作(zuo)為(wei)我(wo)們(men)與(yu)瑞(rui)薩(sa)聯(lian)合(he)創(chuang)建(jian)的(de)基(ji)於(yu)雲(yun)的(de)評(ping)估(gu)環(huan)境(jing)

，允(yun)許(xu)工(gong)程(cheng)師(shi)在(zai)開(kai)發(fa)周(zhou)期(qi)的(de)早(zao)期(qi)評(ping)估(gu)並(bing)選(xuan)擇(ze)器(qi)件(jian)，得(de)到(dao)了(le)眾(zhong)多(duo)客(ke)戶(hu)的(de)青(qing)睞(lai)。我(wo)們(men)將(jiang)繼(ji)續(xu)前(qian)沿(yan)技(ji)術(shu)的(de)研(yan)發(fa)，加(jia)速(su)可(ke)用(yong)於(yu)維(wei)護(hu)汽(qi)車(che)應(ying)用(yong)中(zhong)最(zui)新(xin)版(ban)本(ben)軟(ruan)件(jian)的(de)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)操(cao)作(zuo)（MLOps）。”

當前的AD和ADAS應ying用yong利li用yong深shen度du學xue習xi來lai實shi現xian高gao精jing度du物wu體ti識shi別bie。深shen度du學xue習xi推tui理li處chu理li需xu要yao大da量liang數shu據ju計ji算suan和he內nei存cun容rong量liang。由you於yu在zai有you限xian的de計ji算suan單dan元yuan和he內nei存cun資zi源yuan下xia進jin行xing實shi時shi處chu理li是shi一yi項xiang極ji具ju挑tiao戰zhan性xing的de任ren務wu，因yin此ci車che載zai應ying用yong上shang的de模mo型xing和he可ke執zhi行xing程cheng序xu必bi須xu針zhen對dui車che用yongSoC進行優化。此外，從軟件評估到驗證的過程必須加快，並且需要反複更新以提高準確性及性能。為了滿足這些需求，瑞薩和Fixstars已經開發了以下工具。

1.  用於生成針對R-Car優化網絡模型的R-Car神經架構搜索（NAS）工具

該工具生成深度學習網絡模型
，可有效利用R-Car器件上的CNN（卷積神經網絡）加速器、DSP和內存。這使工程師能夠快速開發輕量級網絡模型
，即使沒有對R-Car架構的深入了解或經驗

，也能實現高度準確的物體識別並獲得快速處理時間。

2.用於編譯R-Car的網絡模型R-Car DNN編譯器

該編譯器將優化的網絡模型轉換為可以充分利用R-Car性能潛力的程序。它將網絡模型轉換為可以在CNN IP上快速運行的程序，並進行內存優化
，使高速、有限容量的SRAM性能最大化。

3.用於快速模擬已編譯程序的R-Car DNN模擬器

這一模擬器可用來在個人電腦（PC）
，而非實際R-Car芯片上快速驗證程序的運行。利用這一工具
，開發人員可以生成與R-Car相xiang同tong的de運yun行xing結jie果guo。在zai讓rang模mo型xing更geng為wei輕qing巧qiao和he優you化hua程cheng序xu的de過guo程cheng中zhong，如ru果guo推tui理li處chu理li的de識shi別bie精jing度du受shou到dao影ying響xiang，工gong程cheng師shi能neng夠gou為wei模mo型xing開kai發fa提ti供gong即ji時shi反fan饋kui，從cong而er縮suo短duan開kai發fa周zhou期qi。

瑞薩和Fixstars將繼續利用聯合“汽車軟件平台實驗室”共同開發深度學習軟件，並建立操作環境，通過持續更新網絡模型來維持並提升識別精度與性能。

供貨信息

目前推出的首套工具麵向AD和ADAS應用的R-Car V4H SoC而設計。其高達34TOPS（每秒萬億次運算）的強大深度學習性能與卓越的能效特性相結合。

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