瑞萨推出基于云的开发环境以加速车用AI软件的开发与评估

发布时间:2023-12-14 16:01  

AI Workbench助力软件开发“左移”,使软件设计周期摆脱对芯片的依赖

全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)今日宣布推出一款基于云的全新开发环境,旨在简化车用AI工程师的软件设计流程。新平台AI Workbench作为集成虚拟开发环境,可帮助车用AI工程师在云端实现车载软件的设计、模拟和调试。

瑞萨基于云的开发环境加速车用AI软件开发与评估.jpg

借助这一开发环境,工程师能够即刻利用微软(Microsoft)Azure(Azure Compute, IaaS services, Microsoft Entra ID and Azure Security)云的高性能计算资源启动车用软件设计,无需在PC端安装工具或索取评估板,即可通过在线仿真工具执行性能评估、调试和验证等任务。这一方式与“左移(Shift-Left)”开发理念相通,可以在设计周期的早期,甚至在实际硬件可用之前就能进行软件的创建和测试。例如,在即将推出的第五代R-Car片上系统(SoC)硬件样品发布之前,便可着手开发支持ADAS(高级驾驶辅助系统)和自动驾驶的AI应用软件。无论针对何种产品类型或应用,该环境都将作为一个统一的开发平台,用于设计和测试瑞萨的可扩展车用SoC及微控制器(MCU)。

Mandali Khalesi, Global VP, HPC AI and Cloud Technology at Renesas表示:“我们很高兴能与领先的云技术供应商微软携手,为车用AI工程师打造基于云的虚拟开发和AI模型性能测试环境。同时,瑞萨充分利用软件使用情况的持续监控与分析等新功能,致力于AI开发环境的不断完善。”

Ulrich Homann, Corporate Vice President & Distinguished Architect, Cloud + AI at Microsoft表示:“基于云的开发是一种安全且经济高效的途径,可解决当今嵌入式项目日渐提升的复杂性难题。瑞萨与微软的合作旨在应对这一挑战,从而加速汽车行业的数字化转型。借助瑞萨的AI Workbench,开发人员现可以在由Azure提供支持的云环境中,使用瑞萨SoC高效地构建并测试适用于各类应用的软件。”

AI Workbench当前包括以下四个功能模块。瑞萨还计划在未来增强其产品,提供更多的功能,例如可选功能或定制选项,以支持各种开发流程。

1.升级版AI编译器工具链

瑞萨将采用新颖的“混合编译器(HyCo)”架构升级其SoC AI编译器工具链,并通过AI Workbench提供。自主开发的全新HyCo架构以及内核库将使工程师能够在瑞萨SoC(如DSP和NPU)上现有的第三方硬件加速器编译器覆盖范围之外,解锁更广泛的AI模型并拓展ONNX运算覆盖范围。

2.AI模型性能测试环境

瑞萨将提供一个在线测试环境NNPerf,供开发人员评估在瑞萨SoC上实时运行的AI模型性能。测试将在瑞萨全球器件库中的真实硬件上运行,无需评估板。借助批量处理代码程序、执行实时推理测试以及比较不同AI模型性能的能力,应用工程师能够对模型、内存占用、延迟等方面的权衡做出估算及决策。

3.软件开发环境

微软的代码编辑器Visual Studio Code(VSCode)和瑞萨的软件开发工具包(SDK)均可在云中使用。利用该工具套件,开发人员能够在几分钟内启动其云端开发环境,仅需PC端网络浏览器便可自定义其独立的开发环境并执行所有设计工作。

4.软件评估/验证环境

瑞萨还将提供一个环境,供开发人员使用AI模型性能测试工具NNPerf中定义的AI模型来测试和验证其应用软件。这包括 SILS(软件在环模拟器)和 HILS(硬件在环模拟器)等模拟器,允许用户验证为其特定AI应用设计的操作。

供货信息

AI Workbench将于2024年1月推出部分预览版。瑞萨计划从2024年二季度开始扩大AI Workbench的可用范围,并在未来为其它主要云服务构建类似的环境。此外,瑞萨还考虑将R-Car联盟合作伙伴提供的工具集成至云环境中,以提升效率。了解有关AI Workbench的更多信息,请访问:renesas.com/ai-workbench。

关于瑞萨电子

瑞萨电子(TSE: 6723),科技让生活更轻松,致力于打造更安全、更智能、可持续发展的未来。作为全球微控制器供应商,瑞萨电子融合了在嵌入式处理、模拟、电源及连接方面的专业知识,提供完整的半导体解决方案。成功产品组合加速汽车、工业、基础设施及物联网应用上市,赋能数十亿联网智能设备改善人们的工作和生活方式。更多信息,敬请访问renesas.com。关注瑞萨电子微信公众号,发现更多精彩内容。

文章来源于:ECCN    原文链接
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