EMB 94

EMBEDDED 94 • NOVEMBRE • 2024 18 EMB.: Quali sono le sfide per l’implementazione della visione basata sull’AI, in particolar modo nei sistemi embedded? Qual è la soluzione proposta da Renesas? K.K.: La generazione di calore è uno dei principali problemi per i sistemi embedded. Poiché i processori ad alte prestazioni generano calore, i progettisti spes- so devono valutare attentamente diverse opzioni per compensare il calore, riducendo le prestazioni o ag- giungendo componenti che dissipano il calore, il che si traduce in un aumento di costi e dimensioni del siste- ma. Grazie a un’efficienza energetica di 10 TOPS/W, il nuovo RZ/V2H permette di realizzare con facilità ap- plicazioni di visione basate sull’AI ad alte prestazioni senza ricorrere ad alcun sistema di raffreddamento. EMB.: Quali applicazioni richiedono l’elaborazione delle immagini in tempo reale? K.K.: I robot industriali per l’automazione industriale e i robot di servizio per ristoranti e strutture commer- ciali richiedono capacità di elaborazione delle imma- gini in tempo reale. Si tratta di robot in grado di rico- noscere in tempo reale gli oggetti e gli ostacoli circo- stanti e di muoversi autonomamente. Inoltre, anche i droni e i piccoli veicoli da trasporto devono essere in grado di pensare in modo indipendente e operare in tempo reale. RZ/V2H rappresenta la soluzione ideale per questo tipo di applicazioni. EMB.: Che tipo di feedback avete ricevuto dai clien- ti? K.K.: Molti clienti hanno già deciso di adottare i nostri moduli AI per applicazioni industriali e piccoli moduli per applicazioni HSR (Human Support Robot). Inol- tre, vi sono già oltre 40 clienti che stanno prendendo in considerazione i nostri prodotti. Il fattore determi- nante è il fatto che RZ/V2H permette di ridurre signi- ficativamente la generazione di calore. EMB.: Quali sono i fattori che contribuiscono ad ac- celerare l’adozione delle applicazioni di vision basa- te sull’intelligenza artificiale? Qual è la strategia di Renesas? K.K.: Uno degli ostacoli principali è il fatto che spesso i progettisti hanno difficoltà a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo efficace a causa di specifiche com- petenze in materia. Per cercare di superare tali diffi- coltà, Renesas offre, a titolo gratuito, numerose libre- rie di applicazioni AI. EMB.: Ci può dare qualche indicazione a proposito della roadmap futura? K.K.: Sul fronte tecnologico, continueremo a lavora- re sul rapporto TOPS/W per migliorare le prestazioni dal punto divista energetico. In futuro, prevediamo che i dispositivi embedded saranno utilizzati in appli- cazioni che richiedono maggiori prestazioni di elabo- razione, come l’intelligenza artificiale generativa. In termini di produzione, continueremo a soddisfare le richieste dei nostri clienti e del mercato. EMB.: Quali sono i vantaggi della tecnologia DRP pro- prietaria di Renesas? K.K.: Il DRP (Dynamically Reconfigurable Processor) può eseguire applicazioni commutando dinamica- mente la configurazione delle connessioni del circuito delle unità aritmetiche sul chip ad ogni ciclo di clock, in base al contenuto da elaborare. Poiché vengono utilizzati solo i circuiti aritmetici necessari, il DRP consuma meno energia rispetto all’elaborazione basa- ta sulla CPU e può raggiungere velocità più elevate. Inoltre, rispetto alle CPU, le cui prestazioni possono essere penalizzate da frequenti accessi alla memoria esterna, errori della cache e altri fattori, il DRP può creare i percorsi dati necessari nell’hardware. Ciò mi- nimizza il degrado delle prestazioni e riduce la varia- zione della velocità operativa (jitter) dovuta agli acces- si alla memoria. Il DRP dispone inoltre di una funzione riconfigurabile dinamicamente che modifica le informazioni di con- nessione del circuito ogni volta che cambia l’algorit- mo, consentendo di eseguire l’elaborazione con risor- se hardware limitate, anche in applicazioni robotiche IN TEMPO REALE | AI MPUS Il kit di valutazione per la MPU RZ/V2H