瑞萨电子嵌入式人工智能解决方案介绍(2)
前篇回顾
前篇您可点击上方的文章合集或文末的“回顾 | 瑞萨电子嵌入式人工智能技术及应用研讨会（上）”查看相关文章。
视觉是人工智能领域非常热门的赛道，瑞萨提供内置了专用的AI硬件加速单元的MCU/MPU平台，以更加高效的支持AI推理应用
点击查看大图
RZ/V系列MPU内置低功耗AI引擎
DRP-AI (Dynamically reconfigurable processor for AI)，提供高算力同时平衡能耗。
点击查看大图
RA8系列MCU内置Helium加速单元
面向ML/DSP的M型矢量扩展单元（MVE），使能小型低功耗嵌入式系统具备算力。
针对MPU和MCU两种处理器平台，提供2种AI模型开发工具和部署工具：
点击查看大图
这些工具已支持主流的Python、TensorFlow、Keras等框架，并验证了大量的模型，Demo参考：
AI语音解决方案
瑞萨提供免费的离线语音识别VUI解决方案：
点击查看大图
热门问答
问
DRP-AI支持哪些人工智能模型和算法？
答
参考如下
点击查看大图
问
请问模型生成可以定制功能吗？
答
我们算法是通用的，模型的差异取决于训练数据。
问
DRP-AI是什么？与传统的嵌入式人工智能解决方案相比有什么独特之处？DRP-AI如何帮助开发人员快速构建和部署嵌入式人工智能应用？
答
1）DRP-AI全称动态可配置处理器(Dynamically reconfigurable processor for AI)。
2）它是一种针对CNN卷积神经网络的硬件加速单元，内嵌在瑞萨RZ系列的MPU中，与一般的NPU不同，DRP对基于深度学习CV类应用不仅提供AI算力，同时保持业内领先的功耗表现。
3）瑞萨处理提供成熟的DRP Translator工具用于模型翻译和部署外，也提供大量已验证的预训练模型和Demo，供工程师参考，只需简单的迁移学习和参数修改，就可以设计自己的模型。这是我们已支持一些demo源码：
问
RZ/V2L与RZ/G2L有哪些区别？
答
RZ/V2L和RZ/G2L是pin to pin管脚兼容，主要区别是V2L中有针对AI算法加速的DRP-AI模块。
问
Reality AI Tools和e2 Studio在瑞萨电子的嵌入式人工智能解决方案中扮演着怎样的角色？
答
数据采集，模型训练以及部署开发一般是分开的几个阶段，都是需要工程师独立完成的，Reality AI Tools和e2 Studio现在可以直接打通整个流程，数据直接通过e2 studio上传，训练完之后模型可以直接下发到e2 studio，这样就可以提高开发人员的效率。
问
请问Reality AI对于采集参数的采样频率为多少？
答
取决于应用场景。Reality AI可以验证多大的采样率是比较合适的。
问
Reality AI tools要多少传感器？
答
取决于客户实际的使用场景，我们在一些客户实际的项目中甚至是不使用任何传感器的，只用一些设备的电流等信息就可以了。
问
AI如何与瑞萨的MCU结合使用？
答
可以用eAI Translator工具将神经网络模型部署到瑞萨的MCU上，或者用Reality AI训练部署自己的模型。
问
瑞萨RealityAI对处理器架构和系统环境有哪些要求吗？
答
Reality AI支持瑞萨全系列MCU/MPU产品。
问
请问如何进行异常检测
答
Reality AI可以使用分类以及异常检测算法处理相关的问题。
审核编辑：汤梓红
-
嵌入式
+关注
关注
5082文章
19104浏览量
304779 -
人工智能
+关注
关注
1791文章
47183浏览量
238209 -
瑞萨电子
+关注
关注
37文章
2860浏览量
72187
原文标题：回顾 | 瑞萨电子嵌入式人工智能技术及应用研讨会内容分享（下）
文章出处：【微信号：瑞萨MCU小百科，微信公众号：瑞萨MCU小百科】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
相关推荐
RT-Thread Smart 嵌入式人工智能师资培训通知
嵌入式和人工智能究竟是什么关系?
瑞萨电子嵌入式产品线在医疗应用领域中的布局思路
瑞萨电子亮相2024全球MCU及嵌入式生态发展大会
基于瑞萨RZ/V2H AI微处理器的解决方案：高性能视觉AI系统
工商网监
评论