Renesas Electronics hat den „RZ-V2H“ entwickelt, der mit dem KI-Beschleuniger der neuen Generation „DRP-AI3“ ausgestattet ist und eine Leistungseffizienz von 10TOPS/W erreicht hat, was als KI-Verarbeitungsleistung pro 1 W Stromverbrauch ausgedrückt wird 10-mal höher als die Vorgängermodelle. wird veröffentlicht.Am 29. Februar 2024 gab Renesas Electronics bekannt, dass es mit dem KI-Beschleuniger (künstliche Intelligenz) der neuen Generation „DRP-AI3“ ausgestattet wird und 10TOPS erreichen wird, was im Hinblick auf die KI-Verarbeitungsleistung zehnmal energieeffizienter ist als frühere Modelle pro 1 W Stromverbrauch. kündigte die Veröffentlichung von „RZ/V2H“ an, das /W realisiert. Es nutzt einen KI-Beschleuniger mit einer KI-Verarbeitungsleistung von bis zu 130 TOPS, der auf der „ISSCC (International Solid-State Circuits Conference) 2024

“ im selben Monat angekündigt wurde, und das Produkt wird kurz nach Bekanntgabe der Ergebnisse unter veröffentlicht internationale Konferenzen wie ISSCC. Dies ist für das Unternehmen beispiellos.Renesas hat die „RZ/V-Serie“ als MPU-Produkt mit Fokus auf Vision AI entwickelt und bisher die Mainstream-Modelle „RZ/V2M“ und „RZ/V2MA“ sowie das Einstiegsmodell „RZ/V2L“ herausgebracht. Wir investieren . Es zeichnet sich durch die Installation von „DRP-AI“ aus, einem KI-Beschleuniger, der auf „DRP (Dynamically Reconfigurable Processor)“ basiert, einer einzigartigen dynamisch rekonfigurierbaren Hardware, und dieses herkömmliche DRP-AI-Modell ist energieeffizient. war 1TOPS/W. Der dieses Mal angekündigte RZ/V2H ist für High-End-Modelle positioniert, und der KI-Beschleuniger der neuen Generation DRP-AI3 hat die Leistungseffizienz um das Zehnfache auf 10TOPS/W verbessert.

DRP-AI3, das auf dem auf der ISSCC 2024 angekündigten KI-Beschleuniger basiert, erreicht eine zehnmal höhere Energieeffizienz durch die Integration der neuesten Techniken zur Gewichtsreduzierung von KI-Modellen wie Quantisierung und Beschneidung. Während das allgemeine KI-Modelltraining mit 32-Bit-Gleitkomma (FP32) durchgeführt wird, unterstützt herkömmliche DRP-AI die Quantisierung auf 16-Bit-Gleitkomma (FP16). Aufgrund der bemerkenswerten Entwicklung der KI-Technologie wurde jedoch in den letzten Jahren eine Methode entwickelt, die die Genauigkeit von KI-Modellen auch bei Quantisierung auf 8-Bit-Festkomma (INT8) nicht verringert und bereits weit verbreitet ist.

　DRP-AI3 unterstützt zusätzlich zur herkömmlichen FP16-Quantisierung die INT8-Quantisierung und ist nun auch in der Lage, das Gewicht von KI-Modellen durch Pruning deutlich zu reduzieren. Durch die Verdoppelung der Leistungseffizienz durch INT8-Quantisierung und eine weitere Verfünffachung der Leistungseffizienz durch Pruning erreichten wir 10TOPS/W, was zehnmal höher ist als bei herkömmlichen Modellen.

Darüber hinaus planen wir, „DRP TVM“, das auf dem Open-Source-„Apache TVM“ basiert, kostenlos als Toolkette zur Reduzierung des Gewichts trainierter KI-Modelle durch Quantisierung und Bereinigung bereitzustellen. Darüber hinaus ist „AI Applications“ eine Bibliothek trainierter Modelle für verschiedene Anwendungsfälle, um KI-Anwendungen in kurzer Zeit zu entwickeln, und „AI Applications“ ist ein Software-Entwicklungskit, mit dem Sie Benutzeranwendungen mithilfe von KI in kurzer Zeit entwickeln können Zeitraum. Ein AI SDK wird ebenfalls verfügbar sein.

　Darüber hinaus verfügt der DRP-AI3 zusätzlich zum AI-Beschleuniger über ein weiteres DRP, bei dem es sich um eine Kombination aus einer DRP- und einer MAC-Einheit (Multiply-Accumulate Operation) handelt. Durch die Optimierung von OpenCV, einer Open-Source-Industriestandardbibliothek für die Bildverarbeitung, für DRP und deren kostenlose Bereitstellung kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit von OpenCV bis zu 16-mal schneller sein als die einer CPU. RZ/V2H verfügt außerdem über eine heterogene Architekturtechnologie, die sowohl KI-Modelle als auch Bildverarbeitungsalgorithmen beschleunigt, um Visual SLAM, das in autonomen Anwendungen wie Roboterstaubsaugern verwendet wird, in Echtzeit und mit hoher Energieeffizienz zu verarbeiten.Darüber hinaus verfügt RZ/V2H über 4 „Cortex-A55“-Kerne mit einer maximalen

Betriebsfrequenz von 1,8 GHz für Linux zur Anwendungsverarbeitung und 2 Cortex-R8-Kerne mit 800-MHz-Betrieb für das Echtzeitbetriebssystem für Hochgeschwindigkeits-Real -Zeitverarbeitung und Cortex als Sub-CPU. -Ausgestattet mit einem M33-Kern. Die Kombination dieser CPUs und DRP-AI3 ermöglicht Vision-KI und Hochgeschwindigkeits-Echtzeitsteuerung, die für die Robotiksteuerung der nächsten Generation auf einem einzigen Chip erforderlich sind, und ermöglicht gleichzeitig einen lüfterlosen Betrieb mit geringem Stromverbrauch.

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Renesas bringt MPU auf den Markt, die mit dem neuesten KI-Beschleuniger ausgestattet ist und „besser