深入探索RZ/V2H MPU的主要特性，了解這款新產品如何提升您的開發。

---Shingo Kojima

Senior Principal Specialist

如今的視覺AI模型面臨著動態的復雜環境，因此，在實時應用中，必須提高能效和速度。

為了滿足市場需求，瑞薩電子推出了新一代DRP-AI加速器。DRP-AI加速器的能效高達10 TOPS/W，高出傳統技術10倍，不僅能夠運行此前需要使用GPU的復雜圖像AI模型，而且功耗低至與傳統嵌入式MPU相當。

除了這個AI加速器之外，高端RZ/V2H微處理器（MPU）——還配備了使用動態可配置處理器（DRP）的圖像處理加速器、運行頻率高達1.8 GHz的四核Linux處理器 Arm?Cortex-A55、雙核800MHz Arm Cortex-R8高速實時處理器以及I/O處理用的子核Arm Cortex-M33，采用異構多處理器配置。

7個基于Arm的CPU內核、新一代DRP-AI和DRP的組合，能夠立即處理機械控制中的圖像識別和AI判斷結果，使其成為新一代自主機器人、自主移動機器人、無人機和其他應用的理想AI處理器。閱讀本文，詳細了解這款新產品的特性。

新一代AI加速器DRP-AI

RZ/V2M、RZ/V2L和RZ/V2MA中已嵌入瑞薩電子自研的DRP-AI加速器，同時，瑞薩電子也將獨創的AI處理器DRP-AI升級到新一代，以便滿足新的市場需求。

為了大幅提升電源效率，DRP-AI采用了INT8量化技術和硬件支持，以便進行非結構化剪枝，這是傳統AI加速器難以實現的，由此實現了高達80 TOPS的推理性能以及10 TOPS/W的電源效率。閱讀白皮書，了解更多關于非結構化剪枝的信息。

下圖1展示了不同RZ/V產品之間的AI推理性能比較。對于常見的CNN類型——Resnet50，在未剪枝時（密集模型），其性能高出RZ/V2L 14倍，而剪枝后則高出45倍。

圖1 RZ/V系列AI推理性能（不包括前/后處理）

動態可配置處理器DRP助力OpenCV加速器

早在深度學習問世之前，圖像識別和決策應用就用到了各種方法。開源計算機視覺庫OpenCV就是其中的一個例子。即使是在AI圖像處理已經成為現實的今天，OpenCV仍然是一項非常實用的技術。在合適的情況下，如今可以將視覺AI和OpenCV搭配使用。

為了加速AI和各種圖像處理算法（例如OpenCV），RZ/V2H MPU的設計采用了與DRP-AI分離的動態可配置處理器，以便為OpenCV加速器提供DRP庫，充分發揮它的靈活優勢。

下方的圖2將帶有DRP的OpenCV加速器與RZ/V2H四核CPU的性能進行了對比。例如，使用DRP加速后，用于圖像邊緣檢測的Sobel濾波器的速度提高了16倍，從7.6 fps提升到123 fps。

圖2 OpenCV加速器性能基準對比

AI異構配置+高速實時控制

盡管高速多核Linux處理器是圖像AI的理想之選，但它需要龐大的內存資源，并且難以實現機械控制所需的亞毫秒級實時性能。

為了解決這一問題，RZ/V2H采用了四核Cortex-A55來運行Linux程序（包括AI處理在內），并針對需要高速實時性能的應用（例如電機控制），采用了專用的高速實時處理器進行RTOS處理。

借助OpenAMP，通過處理器間的通信將這些不同的操作系統相連后，DRP-AI和Linux處理器的決策結果可以由RTOS處理器實時反映在機械控制中。

圖3 RZ/V2H框圖

具備這些獨特特性的RZ/V2H嵌入式AI微處理器已投入量產，而RZ/V2H評估板也已準備就緒，隨時可以幫助您開啟下一個視覺AI開發項目。

瑞薩電子?(TSE: 6723)

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