Renesas setează un nou standard de performanță pentru microcontrolere cu noile RA8P1 de 1 GHz, dotate cu accelerare AI
Renesas Electronics Corporation a lansat grupul de microcontrolere (MCU) RA8P1 proiectat pentru aplicații care folosesc inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML), dar și pentru cele cu analiză în timp real. Noile microcontrolere stabilesc un nou reper în industrie, combinând nucleele CPU Arm® Cortex®-M85 la 1 GHz și Cortex-M33 la 250 MHz cu unitatea de procesare neurală (NPU) Arm Ethos™-U55. Această configurație oferă performanțe CPU de peste 7300 CoreMarks și performanță AI de până la 256 GOPS la 500 MHz.
RA8P1 este optimizat pentru aplicații AI la nivelul echipamentelor edge și endpoint, folosind Ethos-U55 pentru a prelua sarcinile de calcul intensiv din rețelele neurale convoluționale și recurente (CNN și RNN), obținând până la 256 MAC pe ciclu de ceas. Astfel se atinge o performanță AI de 256 GOPS la 500 MHz. Noul NPU suportă rețele AI populare precum DS-CNN, ResNet, MobileNet, TinyYolo și altele. În funcție de arhitectura neurală utilizată, Ethos-U55 poate oferi până la de 35 de ori mai multe inferențe pe secundă față de procesorul Cortex-M85 singur.
Microcontrolerele RA8P1 sunt fabricate folosind procesul tehnologic TSMC 22ULL (22 nm ultra-low leakage), care permite o combinație excepțională între performanță ridicată și consum energetic scăzut. Totodată, acest proces permite integrarea memoriei magnetorezistive (MRAM) direct în microcontroler, ceea ce asigură viteze mai mari de scriere, o durabilitate crescută și o retenție superioară față de soluțiile clasice pe bază de memorie Flash.
Set periferic robust și optimizat pentru AI
Renesas a integrat periferice dedicate, memorie amplă și funcții avansate de securitate pentru a răspunde cerințelor aplicațiilor de AI vocală și vizuală, precum și analizei în timp real. Pentru aplicațiile de viziune AI, microcontrolerul include o interfață CEU (Camera Engine Unit) pe 16 biți, compatibilă cu senzori de până la 5 megapixeli, ceea ce permite conectarea camerelor necesare în aplicații solicitante de procesare video. O interfață separată MIPI CSI-2 oferă o conexiune compactă cu două benzi de date (lanes), fiecare susținând viteze de până la 720 Mbps. Pe partea audio, RA8P1 oferă multiple interfețe, inclusiv I²S și PDM, care acceptă intrări de la microfoane, facilitând astfel implementarea aplicațiilor de recunoaștere vocală bazate pe AI.
RA8P1 dispune de opțiuni variate de memorie internă și externă pentru procesarea rapidă și eficientă a rețelelor neurale. Microcontrolerul include 2 MB de SRAM, ideal pentru stocarea temporară a activărilor intermediare sau a framebufferelor grafice. De asemenea, include 1 MB de MRAM integrat, destinat stocării codului aplicației, a ponderilor modelului AI și a elementelor grafice. Pentru modele mai complexe, sunt disponibile interfețe rapide pentru conectarea la memorie externă. Variantele SIP (System-in-Package) includ 4 MB sau 8 MB de memorie flash externă într-un singur pachet, fiind ideale pentru aplicații AI avansate.
Noul framework RUHMI
Odată cu lansarea microcontrolerelor RA8P1, Renesas a introdus RUHMI (Renesas Unified Heterogeneous Model Integration) – un framework complet dedicat microcontrolerelor și microprocesoarelor din portofoliul său. RUHMI permite implementarea eficientă a rețelelor neurale moderne într-un mod agnostic față de framework, ceea ce înseamnă că poate lucra cu diverse platforme AI, fără a depinde de una singură.
Acesta oferă suport pentru optimizarea modelelor, cuantificarea, compilarea și conversia grafurilor de rețea și generează automat cod sursă eficient pentru implementare. RUHMI este compatibil cu cele mai populare framework-uri de învățare automată, precum TensorFlow Lite, PyTorch și ONNX. De asemenea, include toate uneltele necesare – API-uri, generator de cod și motor de execuție – pentru a permite integrarea unei rețele neurale pre-antrenate într-o aplicație reală.
Pentru a sprijini dezvoltatorii, RUHMI furnizează exemple de aplicații optimizate pentru RA8P1, precum și modele AI gata de utilizare. Framework-ul este complet integrat cu e² studio, mediul de dezvoltare integrat (IDE) al Renesas, facilitând astfel dezvoltarea și implementarea de aplicații AI pe o platformă comună, atât pentru microcontrolere, cât și pentru microprocesoare.
Caracteristici avansate de securitate
Microcontrolerele RA8P1 oferă securitate de top pentru aplicații critice. Noul Renesas Security IP (RSIP-E50D) include numeroase acceleratoare criptografice, inclusiv CHACHA20, Ed25519, curbe NIST ECC de până la 521 biți, RSA îmbunătățit de până la 4K, SHA2 și SHA3. Împreună cu Arm TrustZone®, aceasta oferă o funcționalitate cuprinzătoare și complet integrată de tip element securizat. Noile microcontrolere oferă, de asemenea, un puternic sistem hardware Root-of-Trust și Secure Boot cu First Stage Bootloader (FSBL) în stocare imuabilă.
Interfețele XSPI cu decriptare în timp real (DOTF – Decryption-on-the-fly) permit stocarea imaginilor de cod criptate în memoria flash externă și decriptarea în timp real, pe măsură ce acestea sunt transferate în siguranță către microcontroler pentru execuție.
Soluții gata de utilizat
Renesas oferă o gamă largă de instrumente și soluții ușor de utilizat pentru microcontrolerele RA8P1, inclusiv Flexible Software Package (FSP), kituri de evaluare și instrumente de dezvoltare. FreeRTOS și Azure RTOS sunt acceptate, la fel ca Zephyr. Sunt disponibile o serie de exemple de proiecte software Renesas și note de aplicație pentru a permite o lansare mai rapidă pe piață. În plus, există numeroase soluții partenere disponibile pentru a sprijini dezvoltarea cu microcontrolerele RA8P1, inclusiv o soluție de monitorizare a șoferilor de la Nota.AI și o soluție de monitorizare a traficului/pietonilor de la Irida Labs. Alte soluții pot fi găsite în pagina Renesas RA Partner Ecosystem Solutions.
Caracteristici principale ale microcontrolerelor RA8P1
- Procesoare: 1GHz Arm Cortex-M85, 500MHz Ethos-U55, 250 MHz Arm Cortex-M33 (opțional)
- Memorie: 1MB/512KB MRAM on-chip, opțiuni SIP cu 4MB/8MB Flash extern, 2MB SRAM cu protecție ECC, cache I/D de 32KB per nucleu
- Periferice grafice: Controler LCD grafic (rezoluție până la WXGA 1280×800), interfețe RGB și MIPI-DSI, motor grafic 2D, interfețe cameră CEU 16-bit și MIPI CSI-2, magistrală externă 32-biți
- Alte periferice: Gigabit Ethernet + switch TSN, XSPI (SPI octal) cu XIP și DOTF, SPI, I2C/I3C, SDHI, USBFS/HS, CAN-FD, interfețe audio PDM și SSI, ADC 16-biți cu circuite S/H, DAC, comparatoare, senzor de temperatură, temporizatoare
- Securitate: RSIP-E50D, TrustZone, boot securizat, protecție împotriva falsificării, rezistență la atacuri DPA/SPA, depanare securizată, programare securizată din fabrică, gestionarea ciclului de viață
- Capsule: 224BGA, 289BGA
Combinații câștigătoare
Renesas a asociat noile microcontrolere RA8P1 cu dispozitive compatibile din portofoliul propriu pentru aplicații precum camere AI pentru videoconferință, brațe robotice cu AI sau camere inteligente de supraveghere. Aceste combinații oferă o soluție completă și testată, reducând timpul de lansare pe piață și riscurile de integrare.
Disponibilitate
Microcontrolerele RA8P1 sunt disponibile acum. Kitul de evaluare RA8P1 și informații suplimentare pot fi găsite pe renesas.com/RA8P1. Mostre și kituri pot fi comandate direct sau prin distribuitori.
Benchmark-ul CoreMark® al EEMBC măsoară performanța microcontrolerelor și a unităților centrale de prelucrare utilizate în sistemele embedded.
Renesas Electronics Corporation
Glosar de termeni
| GOPS | Giga Operații pe secundă – unitate de măsură a performanței AI |
| MAC | Multiply-Accumulate – operație fundamentală în rețelele neuronale |
| CNN/RNN | Rețele neurale convoluționale/recursivă |
| 22ULL | Proces de fabricație pe 22nm cu pierderi de curent ultra-scăzute |
| MRAM | Memorie RAM magnetorezistivă – rapidă, rezistentă, non-volatilă |
| CEU | Camera Engine Unit – interfață paralelă pentru camere |
| MIPI CSI-2 | Interfață standard pentru camere cu lățime de bandă ridicată |
| Framebuffer | Zonă de memorie în care este stocată o imagine înainte de afișare |
| Model weights | Ponderile unui model AI – coeficienții antrenați ai rețelei neurale |
| Graph (AI) | Reprezentare logică a unei rețele neurale sub formă de noduri (operații) și legături (flux de date) |
| DOTF | Decryption-on-the-fly – decriptare în timp real din memorie externă |
| FSBL | First Stage Bootloader – prima etapă de inițializare în timpul boot-ului |
| XIP | eXecute In Place – execuția codului direct din memoria externă |
| ECC | Error Correction Code – cod de corectare a erorilor în memorie |
| DPA/SPA | Differential/Side-channel Power Analysis – tipuri de atacuri criptografice |
| Rețele neurale convoluționale (CNN) | Rețele AI folosite pentru procesarea imaginilor. |
| Rețele neurale recurente (RNN) | Rețele AI pentru date secvențiale, precum text sau voce. |
| Unitate de procesare neurală (NPU) | Accelerator hardware pentru rețele neurale. |
| Cuantificare | Tehnică de optimizare prin reducerea preciziei numerice a unui model AI. |
| Root-of-Trust | Componentă hardware care inițiază lanțul de încredere într-un sistem digital. |
| RSIP-E50D (Renesas Security IP) | Modul hardware de criptare și protecție a datelor inclus în microcontrolere. |
| e2studio | Mediu integrat de dezvoltare (IDE) oferit de Renesas. |
| XSPI (Octal SPI interface) | Interfață SPI cu 8 biți pentru transfer de date la viteză mare. |
| I3C | Interfață serială îmbunătățită, succesoare a I2C. |
| TSN (Time-Sensitive Networking) | Protocol de rețea Ethernet pentru aplicații în timp real. |
| WXGA (Wide Extended Graphics Array) | Rezoluție grafică de 1280 × 800 pixeli. |
| Secure Boot | Proces securizat de inițializare a dispozitivului. |
| Protecție DPA/SPA (Differential/ Simple Power Analysis protection) | Protecție împotriva atacurilor de tip analiză de consum de putere. |
Pentru mai multe informații, în limba engleză, faceți click aici