本ページでは、RZ/V2MAの評価環境立上げから、サンプルプログラム実行までの手順を説明します。(RZ/V2Lはこちら)
(DRP-AI単体の評価を行う場合、AI Evaluation Softwareをご使用ください。 Evaluation Softwareの使用方法等についてはDRP-AI Support PackageのRZ/V2L, RZ/V2M, RZ/V2MA AI Evaluation Software Guide revision 7.50 (PDF | English, 日本語)をご参照ください。)
RZ/V2MA MPU
以下の手順でRZ/V2MA MPUを用いたAIアプリケーションを簡単にお試しいただけます。
Step1: 評価ボードの入手
RZ/V2MA Evaluation Board Kit (EVK) はRZ/V2MAの評価に最適なボードキットです。以降の手順に従って環境構築することで、すぐにRZ/V2MAの評価が始められます。
Step2: Linux環境の入手
RZ/V2MA向けLinux Packageがご利用いただけます。以下から最新の環境を入手してください。
RZ/V Verified Linux Package v3.0.4 (ZIP)
以下ドキュメントの手順に従ってUbuntu PC上に環境を構築してください。
RZ/V Verified Linux PackageStart-Up Guidefor RZ/V2MA Rev.1.20
(PDF)
(本ドキュメントはRZ/V Verified Linux Packageに同梱しています)
<ポイント>
- VLPの詳細についてはRZ/V Verified Linux Package [5.10-CIP]参照してください。
- Table1-1のLinux PC環境のご準備をお願いします。
- 2. Building Instructionsの手順に従ってビルドを実施してください。ビルドには数時間かかることがあります。
- オフライン環境でのビルドを行う場合、2. Building InstructionsのStep4に従ってビルドを行ってください。
- Bootloader PackageはBoot Loader Package for RZ/V2MA (ZIP)よりダウンロードください。
Step3: EVKのセットアップ
準備した環境を用いて、EVK上でLinux環境を起動してみましょう。
RZ/V Verified Linux PackageStart-Up Guidefor RZ/V2MA Rev.1.20
(PDF)
(本ドキュメントはRZ/V Verified Linux Packageに同梱しています)
Step3-1: Flash Writer格納用のSDカードを作成する。
<ポイント>
- SDカードはTabel3-1の記載のとおり、micro-SDHC Cardを使用、1パーティション(FAT32)のみの構成にしてください。
- FlashWriterはStep2で生成したものをご使用ください。
(ファイル格納場所は、Table2-2をご参照ください。)
Step3-2:EVKにFlash Writerを使用してBootloader/U-bootを書き込みます。
<ポイント>
- 4.2.2章の手順に従って書き込みを行います。
- BootloaderおよびU-BootはStep2で生成したものを使用してください。(ファイル格納場所は、Table2-2をご参照ください。)
- 出荷時にEVKにBoot loader/U-bootが書き込まれていますが、必ずStep2でお客様が生成したBoot loader /U-bootをお手元のEVKに書き込んでご使用いただくようお願いいたします。
- ネットワークブートをご使用の場合はRZ/V2MA DRP-AI Support Package Version 7.40 Release Note (PDF)の4章をご参照ください。
Step3-3:SDカードをUbuntu PC上で作成します。
<ポイント>
- 3.1.2章の手順に従ってSDカードのパーティション(1st:FAT, 2nd:ext4)を作成してください。
- Linux Kernel/Device tree/root filesystemはStep2で作成したものを書きこんでください。
Step3-4:作成したSDカードをEVKボードに挿入してLinux環境を起動します。
<ポイント>
- 4.2.2章のStep5から5.1章、5.2章の手順に従って、DSW301の設定変更、U-Boot環境変数の設定後、Kernelを起動します。
ここまででLinux環境の起動(Login)ができました。
Step4: DRP-AI環境の適用
次に、DRP-AI環境の適用を行います。Ubuntu PC上で、RZ/V2MAのDRP-AI機能をサポートするRZ/V2MA DRP-AI Support Packageがご利用いただけます。以下から最新の環境を入手してください。
RZ/V2MA DRP-AI Support Package Version 7.40 (ZIP)
環境構築の際は以下のドキュメントの手順に従ってください。
RZ/V2MA DRP-AI Support Package Version 7.40 Release Note
(PDF)
(本ドキュメントはRZ/V2MA DRP-AI Support Packageに同梱しています)
<ポイント>
- DRP-AI Support Packageの詳細についてはRZ/V2L DRP-AI Support Packageをご参照ください。
- Step2で構築した環境に対して、3.2章の手順に従ってビルドを実施してください。
- Step3までにSDカードへ書き込んだデータを、本ステップで作成したデータに差し替えてください。
Step5: DRP-AIサンプルアプリケーションのビルド
Step4で入手したRZ/V2MA DRP-AI Support Packageに同梱されるサンプルアプリケーションをクロスコンパイルするための、SDK環境をUbuntu PC上で構築し、サンプルアプリケーションをビルドします。
Step5-1:SDK環境を構築します。
RZ/V2MA DRP-AI Support Package Version 7.40 Release Note
(PDF)
(本ドキュメントはRZ/V2MA DRP-AI Support Packageに同梱しています)
<ポイント>
- 6章の手順に従って、SDK環境のコンパイルと設定を行います。
Step5-2:サンプルアプリケーションをSDK環境でビルドします。
RZ/V2MA DRP-AI Sample Application Note revision 7.50
(PDF)
(本ドキュメントはRZ/V2MA DRP-AI Support Packageに同梱しています)
<ポイント>
- 2章の手順に従って、サンプルアプリケーションをビルドします。
- 作業フォルダをAPP_WORKとして設定し、そこにサンプルアプリケーションを展開してください。
- Sample Application NoteのTable1.2に同梱するサンプルアプリケーションの一覧を示します。サンプルアプリケーションの詳細は各説明ページを参照してください。
- SDカードのKernel Image、Device TreeおよびRoot file SystemをすべてStep4にて作成したものに差し替えください。
- アプリケーションはUSB Camera HTTP version applicationを使用することを推奨します。本アプリケーションでは、UVC対応かつYUYV@VGA対応のUSBカメラが必要です。
Step5-3:ビルドしたアプリケーションをSDカードに保存します。
RZ/V2MA DRP-AI Sample Application Note revision 7.50
(PDF)
(本ドキュメントはRZ/V2MA DRP-AI Support Packageに同梱しています)
<ポイント>
- 3章の手順に従って、Step4で作成したSDカードに作成したアプリケーション実行環境を保存します。
Step6: DRP-AIサンプルアプリケーションの実行
Step5-3で作成したSDカードをStep4で設定したEVKに挿入し、サンプルアプリケーションを実行してみましょう。
Step6-1:ボードの電源を入れてLinuxを起動します。
<ポイント>
- Step3でEVKのセットアップ済のため、ここでは電源を入れるだけでLinuxが起動します。
Step6-2:アプリケーションを実行します。
RZ/V2MA DRP-AI Sample Application Note revision 7.50
(PDF)
(本ドキュメントはRZ/V2MA DRP-AI Support Packageに同梱しています)
<ポイント>
- 4章の手順に従って、サンプルアプリケーションを実行してください。
- 必要機材はFigure3.1を参照してください。
関連情報:
RENESAS.info
( エンジニアからの、エンジニア向け情報 )
Option1: AIモデルを変更する
サンプルとして提供しているAIモデル以外のモデルを使用する場合は、以下のガイドに従ってください。
RZ/V2L, RZ/V2M, RZ/V2MA AI Implementation Guide Get Started revision 7.50
(PDF | English, 日本語)
(本ドキュメントはRZ/V2MA DRP-AI Support Packageに同梱しています)
<ポイント>
- Implementation Guideはモデル共通部分(Get Started)と、モデル個別部分(Pytorch ResNet, Darknet YOLO等)に分かれております。上記リンクはGet Started のみですので、ご使用のモデルに合わせてモデル個別部分はRZ/V2MA DRP-AI Support Packageから入手してください。