AIアクセラレータを内蔵したRZ/VシリーズMPU

Renesasのマイクロプロセッサ(MPU)は、柔軟性の高いDRP-AIアクセラレータを備えており、Vision AIアプリケーション向けの設計

「RenesasのRZ/VシリーズMPU」の画像RenesasのRZ/VシリーズMPUには、高性能で低消費電力のDRP-AIアクセラレータが組み込まれており、Vision AI市場向けに設計されています。AIを使用したリアルタイム認識アプリケーションの必要性が高まる中、開発者はAI処理に必要な電力消費と熱放散の増加という課題に直面しています。

RZ/V2Lは、DRP-AIの高い電力効率を活用することで低消費電力で動作し、ヒートシンクや冷却ファンなどの放熱対策が不要になります。これにより、設備の小型化とシステム全体のコスト削減に貢献します。柔軟性の高いDRP-AIにより、RZ/V2LはAIやさまざまな画像処理アプリケーションをサポートできます。DRPは入出力画像の色補正やノイズリダクションができるため、画像処理機能のない安価なカメラモジュールを使用することができます。これは、設備の小型化とシステム全体のコスト削減に貢献します。RZ/V2LはRZ/G2L汎用MPUとピン互換であり、機能の上方互換性を提供し、同じシステム構成でAI機能の有無にかかわらず製品ラインナップを簡単に構築できます。RZ/V2Lは、3Dグラフィックスとビデオコーデックを備えており、GUIレンダリングをサポートしています。

RZ/V2Mは、Vision AIのアプリケーション固有の標準製品であり、DRP-AIアクセラレータを搭載しているため、性能の点でRZ/V2Lと上位互換性があります。RZ/V2Mは、最大4Kのカメラ入力とハードウェアISPを備えており、シングルチップでVision AIアプリケーションに適応できます。

Renesasは、これらのデバイス向けに最適化された電源およびクロッキングソリューションも提供しているため、お客様はRZ/V2Lを使用したシステムを短時間で開発できます。

特長
  • 組み込みAI MPUのクラス最高の熱放散:
    • Renesas独自のAI専用DRP-AIアクセラレータ
    • リアルタイムAI処理のための高速AI推論と低消費電力
    • 放熱を容易にする低消費電力
    • 長期動作での熱指向の問題のない安定したAI推論性能
  • 設計の容易さ:
    • DRP-AIトランスレータツールは、AIモデルを実行可能形式に自動的に変換
    • DRP-AIトランスレータは、業界標準のOpen Neuro Network Exchange(ONNX)入力形式をサポート
    • ONNX形式にエクスポートできるAI開発環境、または変換フローが確立されたAI開発環境を使用
    • AI開発環境を利用することで、高機能な組み込みAI(RZ/V2L)を簡単に実現
  • DRPライブラリは、画像処理オプションを提供:
    • AI推論処理と柔軟な画像処理
    • シンプルなISP機能とISPなしの安価なカメラモジュールでシステムを構築
    • ーザーのAIプロセスのニーズに適した画像処理
  • RZ/V2LおよびRZ/G2Lの互換性:
    • 上位互換性があるため、AI機能の有無にかかわらず製品ラインナップを簡単に構築可能
    • 産業用アプリケーション(RZ/V2L)用のビデオ入出力および機能
    • 内部メモリおよびDDR I/Fのエラー訂正コード(ECC)
    • メンテナンス工数を削減するための、産業グレードのシビルインフラプラットフォーム(CIP)Linuxに基づく検証済みのLinuxパッケージ(VLP)
    • セキュリティサポートオプションが利用可能
    • コントローラエリアネットワーク(CAN)としてより高速で柔軟なデータレート(CAN-FD)をサポート
    • Gb Ethernetの2つのチャンネルで、ゲートウェイアプリケーション(RZ/V2L)に使用可能
  • RZ/V2Mは、より強力なAI性能を提供:
    • アプリケーション固有の標準製品はVision Aiに焦点を集中
    • 最大4K解像度のカメラ入力とハードウェアISP機能をサポート
    • DRP-AIおよびCIP Linux機能を使用したAI推論
    • 追加の調整を必要としない最高の画質
    • AI推論性能:RZ/V2Lの1.5倍
応用
  • Vision AI処理
  • インターホンとドアベル
  • スマートカメラ
  • ロボット掃除機
  • POS(販売時点情報管理)

RZ/V Series MPUs

画像メーカー品番商品概要入手可能な数量料金詳細を表示
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刊行: 2022-05-09