瑞萨面向高性能机器人应用推出功能强大的单芯片RZ/V2H MPU

发布时间:2024-03-05  

【导读】全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)宣布推出一款面向高性能机器人应用的新产品——RZ/V2H,进一步扩展其广受欢迎的RZ产品家族微处理器(MPU)。RZ/V2H打造了产品家族中最高水平性能,可实现视觉AI与实时控制功能。


具有10TOPS/W能效的新一代AI加速器无需冷却风扇即可提供高达80TOPS的AI推理性能


全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)宣布推出一款面向高性能机器人应用的新产品——RZ/V2H,进一步扩展其广受欢迎的RZ产品家族微处理器(MPU)。RZ/V2H打造了产品家族中最高水平性能,可实现视觉AI与实时控制功能。


瑞萨面向高性能机器人应用推出功能强大的单芯片RZ/V2H MPU

RZ/V2H微处理器集成Al加速器、提供卓越功效和高实时性能


瑞萨面向视觉AI的64位RZ/V MPU产品阵容


RZ/V2H配备瑞萨新一代专有AI加速器DRP-AI3(动态可配置处理器-AI3),可带来10TOPS/W的能效,相比早期型号提高可达10倍之多。此外,DRP-AI3加速器采用的剪枝技术显著增强了AI计算效率,将AI推理性能提升至80TOPS。这种性能提升使工程师能够直接在边缘AI设备上处理视觉AI应用,而无需依赖云计算平台。最近,全新DRP-AI3加速技术的细节在美国旧金山举行的国际固态电路会议(ISSCC 2024)上公布。


RZ/V2H集成了四个最大工作频率为1.8GHz的Arm® Cortex®-A55 CPU内核(用于Linux应用程序处理)、两个工作频率为800MHz的Cortex-R8内核(用于高性能实时处理),和一个Cortex-M33子内核。通过将这些内核集成至单个芯片中,该产品可有效管理视觉AI与实时控制任务,成为未来要求苛刻的机器人应用的理想之选。得益于RZ/V2H的较低功耗,因而无需使用冷却风扇和其它散热元件,让工程师可以设计出体积更小、成本更低、可靠性更高的系统。


Daryl Khoo, Vice President of the Embedded Processing 1st Division at Renesas表示:“作为卓越的电机控制微处理器供应商,瑞萨已为迎接下一个挑战做好准备,以利用AI技术推动机器人市场的发展。RZ/V2H将促进具有视觉AI功能,且具备独立思考和实时动作控制能力的下一代自主机器人的研发。”


OpenCV是用于计算机视觉处理的开源行业标准库。对此,瑞萨应用其专有的DRP技术开发了OpenCV加速器,可加快OpenCV的处理速度;相比CPU处理,速度提升高达16倍。DRP-AI3与OpenCV加速器的结合增强了AI计算和图像处理算法,使机器人吸尘器等应用中使用的虚拟SLAM(注)技术能得到高效、实时地执行。


为加速开发,瑞萨还发布了“AI应用(AI Applications,针对各种案例的预训练模型库)”,和用于快速AI应用开发的AI SDK(软件开发工具包)。通过在RZ/V2H的评估板上运行这些软件,即使工程师不具备丰富的AI知识,也能在设计流程的早期阶段轻松评估AI应用。


SEGGER Microcontroller GmbH创始人Rolf Segger表示:“我们很高兴能够参与RZ/V2H的发布,它将人工智能技术与实时控制相结合。SEGGER的J-Link调试器被全球众多嵌入式开发项目广泛采用,它将提供RZ/V2H所需的支持,帮助加速下一代机器人创新。我们期待与瑞萨电子长达数十年的合作关系更上一层楼。”


成功产品组合


瑞萨已开发出“视觉检测单板计算机”,利用摄像头图像识别周围环境,并实时确定和控制其运动。该解决方案将RZ/V2H与电源管理IC和VersaClock可编程时钟发生器相结合,以支持高能效工业机器人和装置。这一高效的设计无需额外冷却风扇,从而缩减了解决方案的BOM和尺寸。这些“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的产品,具备经技术验证的系统架构,带来优化的低风险设计,以加快产品上市速度。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品,推出超过400款“成功产品组合”,使客户能够加速设计过程,更快地将产品推向市场。


供货信息

RZ/V2H现已上市,同时上市的还有评估板和AI SDK。


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。


(注)视觉SLAM(同步定位与地图构建)技术通过分析机器人和无人机机载摄像机所捕获图像估计自己的位置,同时创建周围环境的详细地图。


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