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'22
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Renesas News
ルネサスとフィックスターズ、AD/ADAS向けAIソフトウェアをR-Car SoCに最適化するツール群を共同開発
最適なネットワークモデルを早期に開発し、高速シミュレーションが可能なため、開発サイクルを短縮可能。
ルネサス エレクトロニクス株式会社（代表取締役社長兼CEO:柴田 英利、以下ルネサス）と株式会社フィックスターズ（代表取締役社長 三木 聡、以下フィックスターズ）は、AD（自動運転）/ADAS（高度運転支援システム）向けソフトウェアをルネサスの車載用SoC（System on Chip）R-Carに最適化し、高速にシミュレーションできるツール群を共同開発しました。ソフトウェア開発の初期段階においてR-Carの性能を活かした認識精度の高いネットワークモデルを早期に開発できます。これにより、開発の手戻りを低減し、開発サイクルの短縮が可能です。第一弾として、最大34TOPS（Tera Operations Per Second）のディープラーニング性能を低消費電力で実現するAD/ADAS用「R-Car V4H」向けのツールを本日より提供開始します。
ルネサスの車載ソフトウェア開発統括部、統括部長の川口 裕史は次のように述べています。「ルネサスは、お客様がソフトウェアファーストを実現できるように、統合開発環境の構築を推し進めています。R-Carに適した深層学習モデルの開発を支援することにより、お客様の目指すAD/ADASソリューションの実現のみならず、開発負荷の軽減を図ります。」
フィックスターズの代表取締役社長 三木 聡は次のように述べています。「ルネサスと共同開発したデバイス選定のための初期評価用クラウド開発環境GENESIS for R-Carは、すでに多くのお客様が活用しています。今回の新たなツールを核として、今後、車載分野でも常に最新のソフトウェアを更新できるMLOps（Machine Learning Operations）の実現を目指して技術開発を進めます。」
今日、AD/ADASアプリケーションでは高精度な物体認識を実現するために深層学習（Deep Learning）が用いられています。深層学習の推論処理は多くの計算量やメモリ使用量を必要とします。そのため、演算器やメモリなどのリソースが限られている車載SoC上でリアルタイム処理を実現するためには、モデルや実行プログラムを車載SoCに最適化する必要があります。また、ソフトウェアの評価検証までの開発サイクルを早期に回して、精度や性能の要件を満たすようアップデートを繰り返す必要があります。こうしたニーズに応えるために、今回、ルネサスとフィックスターズが開発したツールは以下の通りです。
1. R-Carに最適なネットワークモデルを生成するツール「R-Car NAS（Neural Architecture Search）」
R-Carに搭載されているCNNアクセラレータやDSP、メモリを効率良く利用するような深層学習ネットワークモデルを生成するツールです。これにより、R-Carに対する深い知識と理解が無くても、認識精度や処理時間の要件を満たす軽量なネットワークモデルを早期に開発可能です。
2. ネットワークモデルをR-Car用にコンパイルするツール「R-Car DNN Compiler」
最適化したネットワークモデルを、R-Carの性能を最大限活用できるようにプログラムに変換するコンパイラです。CNN IPを用いて高速に実行できるプログラムに変換し、高速・小容量なSRAMを最大限活用できるよう、メモリの最適化も行います。
3. コンパイルしたプログラムを高速にシミュレーションするツール「R-Car DNN Simulator」
プログラムの動作検証を、R-Carの実チップを使わずに、パソコンで高速に実行できるシミュレータです。本ツールにより、R-Carと同等の演算結果を得ることができます。モデルの軽量化やプログラムの最適化を適用する過程で推論処理の認識精度が劣化することがあります。その場合でも、すぐにネットワークモデル開発へフィードバックを図ることにより、開発サイクルを短縮できます。
ルネサスとフィックスターズは、今後も共同ラボ「Automotive SW Platform Lab」の活動を通して、ディープラーニング向けソフトウェア開発と、学習したネットワークモデルを継続的にアップデートして認識精度および性能を維持、向上できる運用環境の構築に向け技術開発を行います。
本ツールについての詳細は、こちらをご覧ください。
https://www.renesas.com/software-tool/tools-optimize-ai-software-adadas-r-car-soc
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