車載SoCに向け、高性能と電力効率を世界最高レベルで両立したCNNアクセラレータコアとASIL Dに向けた機能安全技術を開発

　ルネサス エレクトロニクス株式会社（CEO: 柴田　英利、以下ルネサス）は、このたび、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転システムに向けて、性能と消費電力の最適化を図り、高い機能安全レベルをサポートする車載向けプロセッサ技術を開発しました。ルネサスは今回、（1）60.4TOPS（Trillion Operations Per Second）の高いディープラーニング性能と13.8TOPS/Wの高い電力効率を世界最高レベルで両立したCNN（Convolutional Neural Network）ハードウェアアクセラレータコアを開発しました。また、（2）偶発的に発生するハードウェア故障を高速に検出、制御する高度なセーフティメカニズムを開発しました。これにより、高い故障検出率の検出機構を低消費電力で実現することが可能です。さらに、（3）SoC上で混在する異なる安全性レベルのソフトウェアタスクを相互干渉なく動作させる機構を開発し、ASIL Dに向けた機能安全の強化も図りました。ルネサスは、本技術を車載用SoC（System on Chip）のR-Car V3Uに適用しました。

　ルネサスは今回の成果を、2021年2月13日から22日までオンラインで開催中の「国際固体素子回路会議 ISSCC 2021（International Solid-State Circuits Conference 2021）」にて発表しました。

　次世代のADASや自動運転システムに向けて、60TOPSや120TOPSといった高いディープラーニングの性能を、低消費電力で実現することが求められています。加えて自動運転システムでは、物体認知から制御指示までの大半の信号処理において、自動車向け安全規格ISO 26262で最も厳しい安全性レベルとなるASIL Dの機能安全を実現することが課題となります。ルネサスは、こうしたニーズに応えるため、高いCNN処理性能を優れた電力効率で実現するハードウェアアクセラレータをはじめとする新技術を開発しました。

　ルネサスが開発し、R-Car V3Uに搭載した新技術は以下の通りです。

1. 電力効率に優れた高性能CNNハードウェアアクセラレータを開発
   次世代のADAS、自動運転システムでは搭載されるセンサの数が増加するため、より高いCNN処理の性能が必要になります。加えて、電力の消費による熱の発生を抑え、重量やコストの点で優れる空冷で動作するECUを実現できることが求められています。ルネサスは今回、ディープラーニング性能に優れたCNNハードウェアアクセラレータコアを開発し、R-Car V3Uには高密度に3つ実装しました。加えてR-Car V3Uでは、CNNアクセラレータ専用のメモリを1コアあたり2MB（メガバイト）、合計6MBのメモリを搭載することにより、CNN処理における外付けDRAMとの転送データ量を9割以上削減し、60.4TOPSの高いCNN処理性能と13.8TOPS/Wの優れた電力効率を世界最高レベルで両立することに成功しました^（注）。
    
2. 自己診断が可能なASIL D向けセーフティメカニズムを開発
   自動車向け機能安全規格ISO26262では各機能安全レベルの数値目標（メトリクス）が定められており、最も高い機能安全レベルとなるASIL DのメトリクスはSPFM（Single Point Fault Metrics）が99%以上、LFM（Latent Fault Metrics）が90%以上と、偶発的に発生するハードウェアの故障（ランダムハードウェア故障）を非常に高い割合で検出することが求められます。加えて次世代のADASや自動運転システムでは、運転に対して、よりシステムが関与する割合が増えるため、ASIL Dの対象となる機能はSoC全体に拡大していきます。ルネサスは今回、自動運転システム向けSoC全体を対象に、ランダムハードウェア故障を高速に検出、制御するセーフティメカニズムを開発しました。対象となる機能に適した故障検出機構を組み合わせることで、低消費電力と高い故障検出率の両立が可能です。本機能を搭載したR-Car V3Uは、信号処理の大部分において、ASIL Dのメトリクスを達成見込みです。ASIL Dメトリクスを満たすSoCは単独で自己診断が可能であり、自動運転システムにおけるフォールトトレラント設計の複雑さを軽減します。
    
3. ソフトウェアタスク間の無干渉（FFI）支援機構を開発
   機能安全規格に対応する上で、ソフトウェアタスク間の無干渉（FFI: Freedom From Interference）を実現することが重要です。異なる安全性レベルのソフトウェアが混在する場合、低レベルタスクから高レベルタスクへの従属故障の発生を防ぐことが必要になります。加えてSoCならではの課題として、搭載ハードウェアの制御レジスタや共有メモリへのアクセスのFFIも実現する必要があります。ルネサスは今回、SoC内のインターコネクトを流れる全データを監視し、タスク間の不正なアクセスを遮断することが可能なFFI支援機構を開発しました。これにより、SoCで動作するすべてのタスク間のFFIが可能になり、物体認知からレーダやLiDARとのセンサフュージョン、走行計画の立案から制御指示まで、１チップで対応可能なASIL D向けSoCを実現しました。

　ルネサスはR-Car V3Uに搭載した本技術をベースに、今後も車載SoCを開発、展開してまいります。これにより、ADASならびに自動運転シスエムの普及を通して、安心・安全なクルマ社会の実現に貢献します。

（注）本CNNハードウェアアクセラレータに最適化したネットワークにて測定。

以　上

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