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バルタザールメルカド
スタッフプロダクトマーケティングマネージャー
掲載: 2024年6月13日

リアルタイムのデータ処理と意思決定に対する需要は、ロボット工学、自律走行車、スマートシティなど業界全体で高まっています。 従来のクラウドベースのAI処理では、レイテンシー(遅れ)が発生し、また常時インターネット接続が必要になるため、多くのアプリケーションにとって実用的でないか非効率的です。 産業用途でこれらの課題をどのように克服し、エッジでAIを効果的に活用できるでしょうか? ルネサスエレクトロニクスは、2019年より組込みAIプロセッサ RZ/Vシリーズ の開発を通じてこの市場ニーズに応えてきました。 これらのプロセッサは、クラウドサーバーに依存するのではなく、データが収集された場所でローカルに処理するように設計されています。 このアプローチにより、レイテンシーが短縮され、消費電力が削減され、運用効率が向上します。

エッジAIの主な課題の1つは、パフォーマンスを損なうことなく電力消費を管理することです。 RZ/V2Hは、ルネサス独自のAIアクセラレータ DRP-AI3 を搭載し、他の組み込みGPUに匹敵するAI性能を3分の1の消費電力で実現します。 これは、ドローンやリモートセンサなど電力効率が重要なバッテリ駆動やエネルギーに敏感なアプリケーション向けのゲームチェンジャーです。 複雑なAIタスクを効率的に処理するために、RZ/V2Hは1.8GHzのクアッドコア64ビットプロセッサを搭載しています。 この安定した処理能力によりデバイスは要求の厳しい AI 処理をシームレスに管理できます。 RZ/V2Hは、プライマリプロセッサに加えて、800MHzで動作するデュアルコアArm® Cortex-R8® RTOSプロセッサを搭載しています。 このセカンダリプロセッサは、高速動作とリアルタイムタスクに最適化されており、AIアクセラレータの認識と判定の出力を制御メカニズムに即座に適用できます。 この機能は、リアルタイムの意思決定が重要な次世代ロボット工学にとって特に有効です。

図1は、RZ/V2HとGPUボードが同じAI処理を実行した場合に発生する熱を赤外線カメラで捉えたものです。 消費電力が大きいため冷却ファンが必要なGPUとは異なり、RZ/V2Hは冷却機構を必要とせず、同様の温度を維持します。

この低消費電力は、バッテリー容量が限られている自律型ロボットやドローンに最適です。 また、筐体サイズが小さいため冷却機構の追加が困難なコンパクトなエンドポイントAIデバイスにも最適です。

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Comparison of heat generation by AI execution image
図1:AI実行時の発熱比較

RZ/V2Hをルネサスの高性能9チャネルパワーマネージメントICRAA215300およびプログラマブルクロックジェネレータVersaClock® 3Sと組み合わせることで、自律型ロボット、無人搬送車(AGV)、ロボットクリーナーなど高いAI性能と低消費電力を必要とするアプリケーションを開発するためのトータルソリューションを提供します。 当社の 高性能ビジョンAIシステム ウィニングコンビネーションは、これらの高度なAIアプリケーション向けに合理化されたオールインワンパッケージを提供します。

このソリューションの高速処理と効率的なAIによりお客様は比類のない付加価値を持つ製品を生み出すことができます。 このウィニングコンビネーションやその他のウィニングコンビネーションについては、 renesas.com/win をご覧ください。

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