Renesas compte lancer au cours du premier trimestre 2022 la production en volume d’une version mise à jour de sa puce-système (SoC) R-Car V3H, dévoilée à l’occasion d’Embedded World 2018, avec à la clé, un quadruplement des performances pour l’exécution de réseaux de neurones à convolution (CNN). ...La puce R-Car V3H a vocation à apporter des performances élevées d’apprentissage profond aux caméras automobiles embarquées dans des applications comme les systèmes de surveillance du conducteur et des passagers (DMS/OMS), les caméras avant, la vue panoramique et le stationnement automatisé jusqu'au niveau 2+.

Selon Renesas, le SoC assure la fusion de capteurs dans le domaine temps réel en obéissant aux contraintes de sûreté de fonctionnement jusqu'au niveau Asil-C. Pour rappel, le R-Car V3H est architecturé autour de quatre cœurs Arm Cortex-A53 et d’un double cœur temps réel Cortex-R7 configuré en mode lockstep et embarque un sous-système multicœur hétérogène de vision artificielle.

Dans la version mise à jour, le bloc d’IP réservé à l’exécution de réseaux CNN et à l’accélération d’algorithmes d’apprentissage profond voit en pratique ses performances portées à 3,7 Tops (téraopérations par seconde), la puce affichant désormais une performance globale de 7,2 Tops, IP de vision artificielle comprises, pour des niveaux de consommation qui restent faibles, assure la société de semi-conducteurs. (La puce dispose en effet d’accélérateurs matériels pour l’exécution de la couche de perception et de la fusion de capteurs avec radar et/ou lidar et intègre un processeur d’image ISP avec prise en charge de caméras dont la résolution peut atteindre 8 millions de pixels.)

Selon Renesas, la puce R-Car V3H revisitée est en ligne avec les exigences les plus récentes du programme NCAP 2020 (New Car Assessment Program) pour la sécurité des véhicules, ainsi qu’avec la feuille de route NCAP 2025.

Vous pouvez aussi suivre nos actualités sur la vitrine LinkedIN de L'Embarqué consacrée à l’intelligence artificielle dans l’embarqué : Embedded-IA