Новый RZ/V2L имеет ряд общих черт со своим предшественником, RZ/V2M, таких как высокоточные возможности обработки данных с помощью ИИ в сочетании с лучшей в своем классе энергоэффективностью. Он также включает в себя оптимизации, такие как адаптация рабочей частоты DRP-AI и интерфейса памяти для микропроцессора начального уровня.
DRP-AI предлагает функции обработки данных с помощью ИИ в реальном времени и обработки изображений с необходимыми возможностями поддержки камер, такими как коррекция цвета и шумоподавление. Это позволяет клиентам разрабатывать приложения для обработки изображений на основе ИИ, такие как POS-терминалы и роботизированные пылесосы, без необходимости использования внешнего процессора обработки изображений (ISP). Кроме того, превосходная энергоэффективность RZ/V2L исключает необходимость в мерах по рассеиванию тепла, таких как радиаторы или вентиляторы. Теперь ИИ может быть экономически эффективно внедрен не только в камеры видеонаблюдения и промышленное оборудование, но и в широкий спектр приложений, включая бытовую технику и потребительскую электронику.
RZ/V2L также совместим с существующими микропроцессорами общего назначения RZ/G2L. Это позволяет пользователям RZ/G2L легко перейти на RZ/V2L для расширения возможностей ИИ без изменения конфигурации системы, что снижает затраты на миграцию.
В рамках среды разработки RZ/V2L компания Renesas предлагает дополнительный транслятор DRP-AI, инструмент, который автоматически преобразует модели ИИ в исполняемый формат. Входной формат — это отраслевой стандарт Open Neural Network Exchange (ONNX). Разработчики могут использовать DRP-AI, работая с уже знакомыми им инструментами, что позволяет им немедленно начать использовать RZ/V2L для оценки моделей ИИ на основе проверенных данных машинного обучения.
Ключевые особенности микропроцессоров RZ/V2L:
64-битные процессоры Arm® Cortex®-A55 (1,2 ГГц, двухъядерные или одноядерные) и Cortex-M33
; ускоритель DRP-AI (TOPS/W Class 1), способный запускать программу Tiny YOLOv2 со скоростью 28 кадров в секунду (fps);
Библиотека DRP предоставляет основные функции обработки изображений (ISP), необходимые для машинного зрения (поддерживает разрешение до Full HD);
16-битный одноканальный интерфейс памяти DDR;
возможности 3D-графики (графический процессор Arm Mali™-G31)
; видеокодек H.264;
интерфейсы CMOS-сенсоров (MIPI-CSI и параллельный) для ввода с камеры;
интерфейсы дисплея (MIPI-DSI и параллельный);
память с коррекцией и проверкой ошибок (ECC);
проверенный пакет Linux (VLP) на основе платформы Civil Infrastructure Linux, промышленной реализации Linux; доступен
в корпусах BGA размером 15 мм² или 21 мм². Совместим с выводами RZ/G2L.
В рамках серии комплексных решений для ускорения разработки, называемых «выигрышными комбинациями», Renesas предлагает решения, использующие взаимосовместимые устройства, которые бесперебойно работают вместе, снижая риски проектирования. Оценочные платы RZ/V2L предоставляются в виде решения «SMARC (Smart Mobility Architecture) SoM (System-on-Module) Solution», позволяющего быстро проводить валидацию для различных приложений. Решение «SMARC» также доступно для существующих микропроцессоров RZ/G2. Эти эталонные проекты предоставляют оптимизированную принципиальную схему и компоновку платы, включая схему питания и схему синхронизации. Кроме того, в настоящее время разрабатывается оптимизированная микросхема управления питанием (PMIC) для RZ/V2L, и ожидается, что решения, включающие RZ/V2L и новую PMIC, станут доступны во второй половине 2021 года. «Выигрышные комбинации» — это инженерно проверенные решения системной архитектуры, которые объединяют опыт Renesas в области аналоговых, силовых и встроенных вычислительных систем, чтобы помочь клиентам быстрее вывести свою продукцию на рынок.
NuMicro M3351: микроконтроллеры Cortex-M33 для промышленного управления
Компания Nuvoton Technology Corporation представила серию 32-разрядных микроконтроллеров NuMicro M3351 на базе ядра Arm Cortex-M33. Устройства работают на частотах до 144 МГц и поддерживают диапазон напряжений от 2,7 В до 5,5 В. Их характеристики ориентированы на...
