Renesas Electronics Corporation
Podjetje Renesas je svojo priljubljeno družino mikroprocesorjev (MPU) RZ nedavno razširilo z novim mikroprocesorjem, namenjenim visokozmogljivim aplikacijam za robotiko.
RZ/V2H, ki ponuja najvišjo raven zmogljivosti v družini, omogoča umetno inteligenco vida in nadzor v realnem času. Novi MPU RZ/V2H bo predstavljen tudi na Renesasovi stojnici na letošnjem sejmu Embedded World v dvorani 1, stojnica 234 (1-234). S Keigo Kawasakijem, direktorjem marketinga pri podjetju Renesas, smo se lahko pogovarjali o novem dodatku v družini RZ in njegovih edinstvenih novih funkcijah za uporabo v robotiki za nadaljnji razvoj umetne inteligence.
SE: Vse več polprevodniških podjetij zdaj ponuja procesorje z umetno inteligenco. Po čem se Renesas razlikuje od konkurence?
Keigo Kawasaki: Obstajajo tri ključne razlike:
Pospeševalnik umetne inteligence “DRP-AI3” s “Pruning” tehnologijo – Pruning je strojno podprt pristop, ki omogoča uporabo lahkih modelov umetne inteligence in povečuje učinkovitost računanja umetne inteligence. To je prineslo tudi energetsko učinkovitost 10 TOPS/W, kar je 10-kratno izboljšanje v primerjavi s prejšnjimi modeli.
Pospeševanje obdelave slik poleg pospeševanja umetne inteligence. Da bi povečali zmogljivost celotnega sistema za obdelavo slik, RZ/V2H vključuje pospeševalnik OpenCV in brezplačno knjižnico za pospeševanje OpenCV.
Poleg štirijedrnega 1,8 GHz procesorja Arm Cortex-A55 za obdelavo aplikacij MCU zagotavlja zanesljivo zmogljivost nadzora v realnem času z dvojedrnimi 800-MHz procesorji Cortex-R8 in procesorjem Cortex-M33 za obdelavo manj intenzivnih nalog, kot je pridobivanje podatkov iz senzorjev. Renesasov RZ/V2H je edini heterogeni procesor umetne inteligence, ki je opremljen z vsemi tremi (A, R, M) izdelki Cortex podjetja Arm.
SE: Kakšni so izzivi pri izvajanju umetne inteligence vida, zlasti v ugnezdenih sistemih? Kakšna je Renesasova rešitev?
KK: Proizvodnja toplote je v ugnezdenih sistemih velik izziv. Ker visokozmogljivi procesorji proizvajajo toploto, se inženirji pogosto soočajo z izzivi, kako to toploto izravnati z zmanjšanjem zmogljivosti ali dodajanjem komponent za odvajanje toplote, kar pa povečuje stroške in velikost sistema. Z energetsko učinkovitostjo AI 10 TOPS/W lahko Renesasov RZ/V2H zlahka izvede visokozmogljive AI aplikacije za vid brez ventilatorjev.
SE: Katere aplikacije zahtevajo obdelavo slik v realnem času?
KK: Industrijski roboti za avtomatizacijo tovarn ter servisni roboti za restavracije in poslovne prostore potrebujejo zmogljivosti za obdelavo slik v realnem času. To so roboti, ki lahko v realnem času prepoznajo okoliške predmete in ovire ter se samostojno premikajo. Poleg tega morajo samostojno razmišljati in delovati v realnem času tudi brezpilotna letala in majhna prevozna vozila. RZ/V2H je idealen za te aplikacije.
SE: Kakšne povratne informacije ste prejeli od strank?
KK: Številne stranke so se že odločile za naše module umetne inteligence za industrijske aplikacije in majhne module za HSR (Human Support Robot). O naših izdelkih razmišlja tudi več kot 40 strank. Odločilni dejavnik v vseh teh razpravah je dejstvo, da lahko RZ/V2H bistveno zmanjša segrevanje.
SE: Kaj pospešuje široko uporabo aplikacij umetne inteligence za vid? Kakšna je Renesasova strategija?
KK: Eden od glavnih izzivov je, da inženirji pogosto težko učinkovito uporabljajo umetno inteligenco zaradi zahtev po specializiranih znanjih o umetni inteligenci. Renesas ponuja številne brezplačne knjižnice AI aplikacij, ki so namenjene reševanju izzivov strank.
SE:Povejte nam o vašem načrtu za prihodnost.
KK: Na tehnološkem področju si bomo še naprej prizadevali za TOPS/W, da bi izboljšali energetsko učinkovitost. Pričakujemo, da bodo ugnezdene naprave v prihodnosti imele aplikacije, ki bodo zahtevale večjo računsko zmogljivost, kot je generativna umetna inteligenca. Na področju proizvodnje bomo še naprej izpolnjevali zahteve naših strank in trga.
SE: Kakšne so prednosti Renesasove lastniške DRP-tehnologije?
KK: DRP [1] (dinamično rekonfigurabilen procesor) lahko izvaja aplikacije, medtem ko dinamično preklaplja konfiguracijo povezave vezja aritmetičnih enot na čipu ob vsakem delovnem taktu glede na vsebino, ki jo je treba obdelati. Ker se uporabljajo samo potrebna aritmetična vezja, DRP porabi manj energije, kot pri obdelavi s procesorjem in lahko doseže večjo hitrost. Poleg tega lahko DRP v primerjavi s procesorji, pri katerih se zaradi pogostih dostopov do zunanjega pomnilnika zaradi izpustov predpomnilnika in drugih dejavnikov poslabša zmogljivost, potrebne podatkovne poti zgradi v strojni opremi. S tem se zmanjša poslabšanje zmogljivosti in zmanjša nihanje hitrosti delovanja (jitter) zaradi dostopov do pomnilnika.
DRP ima tudi funkcijo dinamične rekonfiguracije, ki ob vsaki spremembi algoritma preklopi informacije o povezavi vezja, kar omogoča obdelavo z omejenimi strojnimi viri, tudi v robotskih aplikacijah, ki zahtevajo obdelavo več algoritmov.
DRP je še posebej učinkovit pri obdelavi pretočnih podatkov, kot je prepoznavanje slik, kjer paralelizacija in pipelining neposredno izboljšata zmogljivost.
SE: Kakšne so prednosti heterogene arhitekture, v kateri DRP-AI3, DRP in CPU brezhibno delujejo skupaj?
KK: Storitveni roboti na primer potrebujejo napredno AI obdelavo za prepoznavanje okolice. Po drugi strani pa mora tudi algoritemska obdelava, ki ne uporablja umetne inteligence, odločati in nadzorovati obnašanje robota. Vendar pa trenutni ugnezdeni procesorji (CPU) nimajo dovolj virov za izvajanje teh različnih vrst obdelave v realnem času. Podjetje Renesas je to težavo rešilo z razvojem tehnologije heterogene arhitekture, ki omogoča sodelovanje pospeševalnika umetne inteligence (DRP-AI3), pospeševalnika OpenCV (DRP) in procesorjev.
DRP AI3 pospešuje obdelavo umetne inteligence vida. Renesas je uporabil svojo lastno tehnologijo DRP za razvoj pospeševalnika OpenCV, ki pospešuje obdelavo OpenCV, odprtokodne standardne knjižnice za obdelavo računalniškega vida. Tako dosežena izboljšava hitrosti je do 16-krat hitrejša v primerjavi z obdelavo s centralnim procesorjem. Kombinacija DRP-AI in pospeševalnika OpenCV Accelerator izboljša tako AI izračunavanje kot algoritme za obdelavo slik, kar omogoča energetsko učinkovito izvajanje vizualnega SLAM v realnem času, ki se uporablja v aplikacijah, kot so robotski sesalniki.
Po drugi strani pa programi, kot sta odločanje o obnašanju in nadzor robota, zahtevajo natančno obdelavo kot odziv na spreminjajoče se pogoje in spremembe v okolici. Za to je morda primernejša programska obdelava s procesorjem kot pa strojna obdelava, kot je DRP. Pomembno je, da se obdelava razporedi na prava mesta in deluje usklajeno. Renesasova tehnologija heterogene arhitekture omogoča, da DRP in CPU delujeta skupaj.
SE: Ali Renesas načrtuje razvoj nevronske procesne enote (NPU)?
KK: “NPU” je splošni izraz za strojno integrirano strojno opremo, specializirano za AI obdelavo, DRP-AI pa je vrsta NPU.
SE: Katere so nove tehnologije, ki jih DRP-AI3 uporablja v RZ/V2H?
KK: DRP-AI3 uvaja hitre metode z nizko porabo energije, ki podpirajo glavne metode za poenostavitev modelov umetne inteligence. Podprte so zlasti naslednje poenostavljene metode:
Kvantizacija: V vsaki plasti so nižje bitne uteži za informacije o utežeh nevronske mreže (uteži) in vhodne/izhodne podatke (zemljevid funkcij). Prehod s 16-bitne aritmetike s plavajočo vejico gre z običajnim DRP-AI na 8-bitno celoštevilsko aritmetiko (INT8).
Odstranjevanje vej: Pri tehniki izpuščanja izračunov se informacije o teži (veje), ki ne vplivajo na natančnost prepoznavanja, nastavijo na nič.
Podrobnejša tehnična vsebina je bila predstavljena na ISSCC 2024 (International Solid-State Circuits Conference 2024), prestižni mednarodni konferenci o polprevodniških vezjih, ki je potekala od 18. do 22. februarja 2024. Sporočilo za javnost [2] je bilo objavljeno 22. februarja 2024.
SE: Ali so že na voljo kakšne zmagovalne kombinacije/referenčni modeli za RZ/V2H?
KK: Podjetje Renesas je razvilo računalnik na eni plošči za vizualno zaznavanje, ki s pomočjo slik iz kamer prepoznava okolico ter določa in nadzoruje svoje gibanje v realnem času. Ta rešitev združuje računalnik RZ/V2H z integriranimi vezji za upravljanje energije in programirljivimi generatorji takta VersaClock za podporo energetsko učinkovitim industrijskim robotom in strojem. Njena učinkovita zasnova odpravlja potrebo po dodatnem hladilnem ventilatorju, zaradi česar sta sestavni del in velikost rešitve manjša. Ta zmagovalna kombinacija bo prikazana na Renesasovi stojnici na sejmu embedded world 2024 v hali 1, stojnica 234 (1-234).
SE: Povejte nam kaj več o ponudbi naprav iz serije RZ/V.
KK: Serija RZ/V je MPU, ki vključuje pospeševalnik, imenovan DRP-AI. Z isto arhitekturo ponujamo skalabilno linijo od 0,5 TOPS do 80 TOPS.
Hvala za pogovor!
Viri:
1: https://www.renesas.com/us/en/key-technologies/artificial-intelligence/drp
2: https://www.renesas.com/us/en/about/press-room/renesas-develops-new-ai-accelerator-lightweight-ai-models-and-embedded-processor-technology-enable
