Renesas и Fixstars объединяются для оптимизации ADAS

Renesas и Fixstars должны совместно разработать набор инструментов для оптимизации и быстрого моделирования программного обеспечения для ADAS, специально для устройств R-Car SoC от Renesas.

Эти инструменты позволяют разрабатывать сетевые модели с высокоточным распознаванием объектов на начальном этапе разработки программного обеспечения, которые используют преимущества производительности R-Car. Это уменьшает доработку после разработки и тем самым помогает сократить циклы разработки.

Приложения ADAS используют глубокое обучение для достижения высокоточного распознавания объектов. Обработка логического вывода на основе глубокого обучения требует огромных объемов вычислений данных и объема памяти.

Модели и исполняемые программы для автомобильных приложений должны быть оптимизированы для автомобильной SoC, поскольку обработка в реальном времени с ограниченными арифметическими единицами и ресурсами памяти может быть сложной задачей.

Кроме того, процесс от оценки программного обеспечения до проверки должен быть ускорен, а обновления должны применяться неоднократно для повышения точности и производительности. Renesas и Fixstars разработали следующие инструменты, предназначенные для удовлетворения этих потребностей.

1. Инструмент поиска нейронной архитектуры R-Car (NAS) для создания сетевых моделей, оптимизированных для R-Car.

Этот инструмент создает модели сетей глубокого обучения, которые эффективно используют ускоритель CNN (сверточной нейронной сети), DSP и память на устройстве R-Car. Это позволяет инженерам быстро разрабатывать легкие сетевые модели, которые обеспечивают высокоточное распознавание объектов и быстрое время обработки даже без глубоких знаний или опыта работы с архитектурой R-Car.

2. Компилятор R-Car DNN для компиляции сетевых моделей для R-Car

Этот компилятор преобразует оптимизированные сетевые модели в программы, которые могут в полной мере использовать потенциал производительности R-Car. Он преобразует сетевые модели в программы, которые могут быстро работать на IP CNN, а также выполняет оптимизацию памяти, чтобы включить высокоскоростную SRAM ограниченной емкости для максимальной производительности.

3. R-Car DNN Simulator для быстрого моделирования скомпилированных программ

Этот симулятор можно использовать для быстрой проверки работы программ на ПК, а не на реальном чипе R-Car. Используя этот инструмент, разработчики могут генерировать те же результаты операций, что и R-Car. Если на точность распознавания обработки логических выводов влияет упрощение моделей и оптимизация программ, инженеры могут предоставить немедленную обратную связь для разработки модели, тем самым сокращая циклы разработки.

Renesas и Fixstars продолжат разработку программного обеспечения для глубокого обучения с совместным «Лаборатория автомобильной платформы SW” и создавать операционные среды, которые поддерживают и улучшают точность и производительность распознавания за счет постоянного обновления сетевых моделей.

Первый доступный сегодня набор инструментов предназначен для SoC R-Car V4H для приложений AD и ADAS, которые сочетают в себе мощную производительность глубокого обучения до 34 тера операций в секунду (TOPS) с превосходной энергоэффективностью.

Для получения дополнительной информации посетите: https://www.renesas.com/software-tool/tools-optimize-ai-software-adadas-r-car-soc