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大学计划 | 瑞萨电子与上海交大计算机系成功举办项目群启动交流会

瑞萨电子 来源:未知 2023-11-16 18:15 次阅读

瑞萨电子作为全球微控制器供应商,产品包括vwin 器件、功率半导体和嵌入式处理器等。在中国市场,瑞萨电子与众多本地客户建立了长期战略合作伙伴关系,以推动汽车、物联网工业及基础设施行业的发展。近年来,瑞萨电子在实现持续的高速增长的同时,持续加大研发投入并根据中国市场的需求来精准的研发相关产品,力求使新产品更贴合中国市场与客户的需求。

今年九月底,瑞萨电子全球销售及市场本部副总裁赖长青、技术系统和解决方案事业部总监王均峰、工业自动化高级总监徐征及相关人员拜访了上海交通大学计算机科学与工程系,并与系主任吴帆教授、副系主任孔令和、约翰·霍普克罗夫特计算机科学中心副主任金海明等11人进行了深入的交流。

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上海交大计算机系历史悠长、积淀深厚,近年来科研产出增长迅猛、成绩斐然,吴帆主任希望未来持续采取多种方式推动双方合作,探索与构建校企之间务实共赢的创新合作模式。赖长青副总裁表达了对上海交大计算机系科教团队与科研成果的高度赞赏并非常荣幸能与之合作,以目前进行中的项目层面合作为起点,在瑞萨电子后续的产业拓展中,寻求更大范围的合作机会。

项目介绍

01

嵌入式人工智能(e-AI)for RZ-T2/N2系列芯片

在这个项目中,我们将至力于在基于Cortex-R52内核的MPU芯片上实现运行轻量级机器学习模型的技术R-ETE(Renesas-Embedded Training Engine面向瑞萨嵌入式设备的训练引擎)。这项技术在业界首次将机器学习技术与Cortex-R52内核作了深度的优化,可以使用少量的内存资源高效的运行AI模型,从而为客户端的应用带来更智能的决策能力。这一技术的突破将为工业实时控制与通讯、监控、预测和优化复杂生产和制造过程提供了新的工具和便利。

按照合作计划,瑞萨更高性能的基于Cortex-A55和Cortex-R52多核异构的MPU上将布署业界流行的轻量级深度学习推理及训练引擎,比如TersorFlow Lite、MNN、NCNN等等。探索通过强化学习和联邦学习等机器学习技术,赋能机器人智能控制,工业伺服的控制系统以及广泛地应用于生产设备的日常预测性维护和过程质量控制等场景。

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02

RZ-V MPU AI目标检测NAS方案(AI人工智能目标检测神经网络架构搜索)

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瑞萨RZ/V系列芯片是带有AI加速的高性能MPU,不仅搭载了多核的ARM Cortex-A55核,还配备了瑞萨独有的AI算法加速模块(DRP-AI),能够在超低功耗的条件下达到最佳的AI算法加速效果。通过与上海交大合作,以瑞萨RZ/V MPU为硬件基础,用Iterative One-shot NAS搜索算法软件训练框架与嵌入式MPU平台相结合。硬件芯片通过将系统资源利用率、功耗、时延等数据实时反馈用于NAS算法模型训练,不仅能精准的生成嵌入式适应的神经网络模型,还将RZ/V系列芯片的系统资源利用率发挥到极致。这将极大推动瑞萨AI MPU在工业制造、智能监控、机器人技术以及其他领域的发展。

03

基于RZ/Five(RISC-V)和RZ/G2UL MPU(ARM)的矽璓(XiUOS)智能终端

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在这个项目中,基于ARM Cortex-A55 1.0GHz的RZ/G2UL和RISC-V 1.0 GHz的RZ/Five两款微处理器的智能终端产品,我们将与上海交通大学进行深度合作,开发将瑞萨芯片中支持的Linux系统与上海交大的矽璓(XiUOS)开源操作系统进行适配,构成了松耦合异构智能系统。通过灵活的可插拔技术高效的管理4GLoRa、协处理器组件,显示组件,并通过以太网RS485CAN接口联接工业物联网设备、支撑工业物联应用,实现智能化的“全面感知、泛在互联、实时认知、精准调控”。此平台将充分利用瑞萨RZ/G2UL,RZ/Five处理器的高性能、高可靠、易扩展的特性,和矽璓操作系统的松耦合架构,丰富的工业物联网“控,知,感,联”框架,相信这将为中国客户在工业物联网应用上带来更便利的选择。

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电院计算机系与瑞萨电子项目群启动交流会召开

https://news.sjtu.edu.cn/zhxw/20231005/188873.html

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瑞萨电子的中国大学计划

https://www.renesas.cn/cn/zh/about/university-program

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瑞萨电子 (TSE: 6723)

科技让生活更轻松,致力于打造更安全、更智能、可持续发展的未来。作为全球微控制器供应商,瑞萨电子融合了在嵌入式处理、模拟、电源及连接方面的专业知识,提供完整的半导体解决方案。成功产品组合加速汽车、工业、基础设施及物联网应用上市,赋能数十亿联网智能设备改善人们的工作和生活方式。更多信息,敬请访问renesas.com

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