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(Bild: Renesas)

Das Automotive-SoC R-Car V3U soll die Entwicklung von ADAS und automatisiertem Fahren beschleunigen. Es ist ausgelegt für Deep-Learning-Anwendungen, genügt den Anforderungen nach ASIL D und wird bei TSMC in 12-nm-Technologie hergestellt.

Das Automotive-SoC R-Car V3U soll die Entwicklung von ADAS und automatisiertem Fahren beschleunigen. Es ist ausgelegt für Deep-Learning-Anwendungen, genügt den Anforderungen nach ASIL D und wird bei TSMC in 12-nm-Technologie hergestellt. Renesas

Die Performance des SoC bei Deep-Learning-Anwendungen soll bei 60 TOPS liegen und es erreicht bis zu 96.000 DMIPS (Dhrystone MIPS). Mit diesen Werten und seiner geringen Leistungsaufnahme erfüllt der R-Car V3U die Anforderungen an Performance, Safety sowie Auf- und Abwärtsskalierbarkeit von ADAS- und AD-Architekturen der nächsten Generation.

Das SoC ist das erste Bauelement das auf der neuen R-Car-Architektur Gen4 der offenen und flexiblen Autonomy-Plattform für ADAS und AD von Renesas basiert. Die Plattform bietet damit nun Skalierbarkeit von NCAP-Einstiegsanwendungen bis hin zu hochautomatisierten Fahrsystemen. Das SoC nutzt Elemente, die auf Bausteinen der vorherigen Generation entwickelt wurden, wie den ADAS- und Level-2-Perception-Stack des R-Car V3M und V3H. Dies soll für einen nahtlosen Migrationspfad zu automatisiertem Fahren der Stufe 3 auf einem einzigen Chip mit kurzer Entwicklungszeit und sicherem Serienstart sorgen.

R-Car V3U integriert mehrere fortschrittliche Safety-Mechanismen, um zufällige Hardwarefehler schnell erkennen und darauf reagieren zu können. Zudem wird die Abdeckung von ASIL-D-Metriken für den Großteil der SoC-Verarbeitungskette angestrebt. Gleichzeitig lassen sich durch die Integration die Entwicklungskomplexität, die Markteinführungszeit und die Systemkosten reduzieren.

Deep-Learning-Technologie

Das SoC verfügt über flexible KI-Machine-Learning- und DNN-Funktionen (Deep Neural Network). Seine flexible Architektur ist in der Lage, alle aktuellen neuronalen Netze für die Hinderniserkennung und Klassifizierungsaufgaben im Fahrzeug zu verarbeiten, wofür 60 TOPS bei geringer Leistungsaufnahme und mittels Luftkühlung realisierbar sind. Außerdem stehen eine breite Palette an programmierbaren Engines, einschließlich DSP für die Radarverarbeitung, Multi-Threading-Computer-Vision-Engine für traditionelle Computer-Vision-Algorithmen, Bildsignalverarbeitung zur Verbesserung der Bildqualität und zusätzliche Hardware-Beschleuniger für wichtige Algorithmen wie Dense Optical Flow, Stereo-Disparität und Objektklassifikation, zur Verfügung. Untergebracht ist der Schaltkreis in einem 40 × 40 mm² großen FCBGA-Gehäuse (1992 Pins, 0,8 mm Pitch).

Features des R-car V3u

Application CPU: 4 CPU-Cluster mit jeweils zwei ARM Cortex A76

Real-time CPU: Lockstep, ARM Cortex R52

System: Security Control (ICU-MX), Power Domain Control, Thermal Sensor, SYSRAM (1 MB), RT-SRAM (2 MB), JTAG Debug (Coresight)

GPU: GE7800

Video Codec: H.264 Encoder, H.264 Codec

Image Pipeline: 4 × MIPI-CSI-Input, 4 × ISP, 4 × IMR-RS ext., 2 × IMR std, 2 × Display Unit, 2 × MiPi CSI2/DSI-Output

Memory I/F: 128 Bit LPDDR4x-4266, 2 × QSPI (1 × Hyperflash), 1 × eMMC

Computer Vision & Deep Learning Accelerators: 2 × STV, 4 × ACF, 2 × DOF, Lockstep DMA, 2 × iDMA 2vc, 2 × PSC 4ch, 4 × IMP cores, 8 × CVe 32thr, IMPC 2 MB, 2 DSP, CNN-IP (60 TOPS), 6 MB

Connectivity: 4 × PCIe Rev4.0 (2L), IPC (320 Mbps), FlexRay 2ch, Aurora (PCIe), Ethernet 6 × Gbit AVB, 8 × CAN2.0B/CAN-FD, 4 × UART, 6 × SPI, 7 × I²C

Embedded-Software-Plattform

Renesas bietet eine offene und integrierte Entwicklungsumgebung, mit der Entwickler die Vorteile der integrierten Hardware der R-Car-Plattform sowie der geringen Leistungsaufnahme und der deterministischen Echtzeit-Software ausschöpfen können, um eine schnelle Markteinführung von Computer-Vision- und Deep-Learning-basierten Lösungen zu ermöglichen.

Einfach zu bedienende Debugging- und Tuning-Tools für die heterogene Multi-Core-Hardwarearchitektur ermöglichen eine effiziente Software-Entwicklung, während ein umfangreiches Set an Beispielanwendungen und Online-Schulungsressourcen Entwicklern auf allen Ebenen einen schnellen Einstieg in den Entwicklungsprozess ermöglicht. Qualifizierte Compiler und Code-Generatoren für die Einhaltung von Cybersecurity- und funktionalen Sicherheitsanforderungen ermöglichen die Entwicklung sicherer Software.

e² studio Development Environment for Automated Drive Applications

Anwender können den R-Car V3U auch mit dem leistungsstarken Mikrocontroller RH850, integrierten Power-Management-ICs und Power-Transistoren von Renesas kombinieren und so auf alle wichtigen Komponenten zugreifen, die sie für ihre ADAS- und AD-ECUs benötigen. Diese Kombination ermöglicht es ihnen außerdem, ihre Systeme effizient zu entwickeln und ihre Markteinführung zu beschleunigen.

Muster des R-Car V3U SoC sind ab sofort verfügbar. Die Massenproduktion ist für das zweite Quartal 2023 geplant.

 

(na)

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