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瑞萨电子与Fixstars提供深度学习开发软件和环境

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盖世汽车讯3月2日,全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(Renesas Electronics Corporation)和多核CPU/GPU/FPGA加速技术供应商Fixstars宣布就汽车深度学习领域达成合作。2022年4月,两家公司将建立汽车软件平台实验室(Automotive SW Platform Lab),为瑞萨汽车级器件提供开发软件与操作环境。新实验室将支持高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)系统的早期开发与持续运营。两家公司还将研发软件开发技术,以用于深度学习,并构建实时更新学习网络模型的操作环境,以保持并提高识别精度与性能。

瑞萨电子与Fixstars提供深度学习开发软件和环境

(图片来源:瑞萨电子)

瑞萨电子高级副总裁、汽车电子解决方案事业部总经理Takeshi Kataoka表示:“Fixstars不仅掌握先进的深度学习软件技术,而且拥有可更有效利用硬件的优化技术。我相信,此次合作将为优化车载应用的软件开发提供强有力的支持,从而使客户能够充分利用瑞萨汽车级芯片的卓越性能。”

Fixstars首席执行官Satoshi Miki表示:“在开发出深度学习应用后,如果不利用最新学习数据对其不断更新,就无法保证较高的识别精度和性能。随着我们与瑞萨合作,共同开发针对瑞萨电子设备进行优化的深度学习开发平台,Fixstars计划专注于汽车领域的机器学习操作(MLOps)。”

GENESIS for R-Car基于云的评估环境

作为双方合作的一部分,瑞萨和Fixstars同时宣布推出GENESIS for R-Car评估环境。此产品是R-Car基于云的评估环境,可支持ADAS和AD系统的早期开发,有助于客户在选择产品时进行即时初步评估。此外,其平台采用Fixstars的GENESIS基于云的设备评估环境。

详细的规格调研既费时又低效。在选择器件时,基于实际使用案例的评估必不可少。因此,用户需要借助评估板和基础软件来评估器件,但常常需要相关技术专长才能构建相对准确的评估环境。基于云计算的全新GENESIS for R-Car评估环境则无需专业技术知识。

凭借GENESIS for R-Car,工程师可以使用ResNet或MobileNet等通用CNN模型确认R-Car V3H的CNN加速器在样本图像上的处理执行时间(以每秒帧数(fps)为单位)和识别准确率。此外,它还允许工程师选择需要评估的产品与网络,并在实际开发板上实现远程操作。工程师可以使用GENESIS环境来确认图像分类和物体检测等任务的评估结果,并可选择利用自己的图像或视频数据进行评估,从而极大简化了客户的初步评估过程,以确定R-Car V3H是否适合其系统。未来,瑞萨还计划推出允许客户使用自有CNN模型进行评估的服务。

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