瑞萨率先推出采用车规3nm制程的多域融合SoC

Release time:2024-11-22
author:AMEYA360
source:瑞萨
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  全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)宣布推出全新一代汽车多域融合系统级芯片(SoC)——R-Car X5系列,单个芯片可同时支持多个汽车功能域,包括高级驾驶辅助系统(ADAS)、车载信息娱乐系统(IVI)以及网关应用在内的多个车载应用。备受期待的R-Car X5H SoC作为R-Car X5系列中的首款产品,采用先进的3nm车规级工艺,拥有高集成度与出色性能,推动OEM和一级供应商向集中式电子控制单元(ECU)的转型,简化开发流程,打造面向未来的系统解决方案。得益于其独特的硬件隔离技术,瑞萨R-Car X5H SoC成为业界率先在单个芯片上实现同时支持多个车载功能域的高度集成及安全处理的解决方案之一。此外,这款全新的SoC还提供通过Chiplet(小芯片封装)技术扩展人工智能(AI)和图形处理性能的选项。

瑞萨率先推出采用车规3nm制程的多域融合SoC

  作为第五代(Gen 5)R-Car产品家族中性能最强的一员,R-Car X5H直面在软件定义汽车(SDV)开发中日益增长的复杂性难题,可克服包括优化计算性能、功耗、成本、硬件和软件集成在内的相关挑战,同时确保车辆安全。通过在单个芯片上紧密结合应用处理、实时处理、GPU和AI计算、大型显示功能和传感器连接功能,使得自动驾驶、IVI以及网关等应用提高到一个新的级别。

  全新SoC系列实现高达400TOPS的AI算力和业界卓越的TOPS/W性能,同时支持高达4TFLOPS(注1)的GPU处理能力。其搭载总计32个用于应用处理的Arm® Cortex®-A720AE CPU内核,提供超过1,000K DMIPS的CPU算力。产品还配备6个Arm Cortex-R52双锁步CPU内核,实现超过60K DMIPS的性能,无需外部微控制器(MCU)即可支持ASIL D功能。该系列SoC采用台积电最先进的工艺节点之一制造,在达到更高CPU性能的同时,功耗却比5nm工艺节点设计的产品降低30-35%(注2)。这些高能效特性不仅消除对额外冷却解决方案的需求,显著降低整体系统成本,同时也延长了车辆行驶里程。

  Chiplet扩展,提升了灵活性与更高的性能

  尽管R-Car第五代SoC已配备强大的原生NPU和GPU处理引擎,但瑞萨仍为客户带来基于Chiplet技术扩展来提升性能的能力。例如当通过Chiplet扩展将400-TOPS片上NPU与外部NPU相结合时,可以将AI处理性能提升3-4倍,甚至更多。为实现无缝的Chiplet集成,R-Car X5H提供标准的UCle(通用小芯片互联通道)芯片间互联接口及API,促进多芯片系统中与其它组件的互操作性,即使这些组件并非瑞萨芯片。这种灵活的设计方法允许OEM和一级供应商能够混合并搭配不同的功能,并跨车辆平台定制其系统,包括未来升级。

  支持功能安全等级要求不同的多个域的安全隔离

  虽然汽车制造商和一级供应商对性能和功能的要求日益提升,安全性仍然是他们的首要任务。对此,其它SoC仅依赖软件隔离,而R-Car X5H SoC还采用了基于硬件的“免干扰(FFI)”技术。这种硬件设计实现了关键安全功能(如线控制动)与非关键功能的隔离。被视为与安全相关的关键功能可以被分配到各自独立且冗余的域中。每个域都有自己的独立CPU核心、内存和接口,从而防止在不同域的硬件或软件出现故障时,车辆发生潜在的灾难性故障。此外,R-Car X5H还配备服务质量(QoS)管理功能,能够实时确定工作负载的优先级并分配处理资源。

  Vivek Bhan, Senior Vice President and General Manager of High Performance Computing at Renesas表示:

  “瑞萨在R-Car第五代平台上的最新创新,有效的应对汽车行业当前面临的复杂挑战。我们的客户正在寻求端到端的车规级系统解决方案,涵盖从硬件优化、安全合规,到灵活可扩展的架构选择,以及无缝的工具和软件集成。瑞萨的R-Car第五代产品家族满足了这些需求。我们致力于支持汽车行业加速SDV的开发和‘左移’创新,以迎接下一个汽车技术时代的到来。”

  Dr. Kevin Zhang, TSMC’s Senior Vice President of Business Development and Global Sales, and Deputy Co-COO表示:

  “我们很高兴能与值得信赖的汽车技术领导者瑞萨电子合作,使用我们最先进的3nm制程技术将他们最新创新推向市场。我们的N3A制程是专为先进的车用SoC所开发,提供领先业界的3nm效能,并能符合AEC Q-100 Grade 1的可靠性标准。我们非常高兴能与瑞萨电子合作开发R-Car Gen5平台,并协助重塑硅制程定义汽车(silicon-defined vehicle)的未来。”

  Asif Anwar, Executive Director of Automotive Market Analysis, TechInsights表示:

  “通往软件定义汽车(SDV)的道路将由驾驶舱的数字化、车辆连接性和先进驾驶辅助系统(ADAS)的能力作为支撑。车辆的电子/电气(E/E)架构将成为核心推动力,因为各种功能被集成到区域控制器和中央控制器中,这些控制器将提供必要的计算能力。TechInsights预测,区域控制器和高性能计算SoC处理器市场将在2028年至2031年间以17%的复合年增长率增长。”

  Anwar继续说道:“瑞萨电子是汽车处理器的前三大供应商之一,利用其数十年的经验,推出了第五代R-Car X5H SoC,该SoC可根据SDV的要求进行扩展。基于3nm工艺,R-Car X5H SoC能够实现一套多域融合的解决方案,该解决方案可以跨车辆平台使用,并实现功耗的优化。结合RoX SDV平台,瑞萨电子能够提供以软件先行、跨域的解决方案,这将缩短汽车行业的上市时间。”

  具备可扩展性的第五代R-Car平台

  瑞萨第五代R-Car平台支持行业内最广泛的处理需求——从区域ECU到高阶中央计算,覆盖从入门级车辆到豪华车型。得益于基于Arm CPU核心的新型统一硬件架构,R-Car第五代产品的开发人员可以复用瑞萨全新64位SoC以及未来产品(包括跨界32位MCU和车规级32位MCU)中相同的软件、工具与应用。作为R-Car下一代产品家族的一员,瑞萨将通过同样采用Arm技术的全新R-Car MCU系列扩展其车辆控制产品组合。瑞萨计划于2025年第一季度推出面向车身和底盘应用且具有增强安全性的新款32位MCU系列样品。

  R-Car Open Access(RoX)平台

  已经推出可供SDV开发使用

  瑞萨最新推出的R-Car X5H以及所有未来第五代产品旨在通过将硬件与软件整合至一个综合性开发平台来加速SDV的开发进程。全新发布的R-Car Open Access(RoX)SDV平台集成了汽车开发人员快速开发下一代车辆所需的所有关键硬件、操作系统(OS)、软件及工具,并可获得安全、持续的软件更新。RoX为OEM和一级供应商提供了灵活的虚拟开发环境,可用于开发ADAS、IVI、网关,跨域融合系统,以及车身控制、域控和区域控制器等各种可扩展的系统。

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瑞萨电子推出28纳米RH850/U2C汽车微控制器,拓展面向车辆控制与汽车安全应用领域的产品阵容
  全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE:6723)今日宣布推出基于28纳米制造工艺的全新32位汽车微控制器(MCU)RH850/U2C。该MCU配备丰富的通信接口与先进的信息安全性能,可广泛应用于乘用车及摩托车的底盘与安全系统、电池管理系统(BMS)、照明及电机控制等车身控制领域,以及其他通用汽车最高功能安全等级(ASIL D)的应用场景。  作为入门级产品,RH850/U2C的推出进一步扩充了瑞萨广受欢迎的RH850/U系列产品线,与定位高端的RH850/U2B及中端RH850/U2A产品形成互补。该款MCU集成多达四颗运行频率高达320MHz的RH850中央处理器(CPU)内核(其中含两颗锁步内核),并配备高达8MB的片上闪存。现有采用RH850/P1x或RH850/F1x系列产品的开发人员可平滑迁移至这款全新的MCU,从而轻松应对新一代E/E架构的技术要求。  面向当前及下一代系统的通信接口  RH850/U2C支持面向现代E/E架构设计的多种接口,包括以太网10base-T1S、以太网时间敏感网络(TSN,1Gbps/100Mbps)、CAN-XL以及I3C。同时,它还能全面兼容当前广泛使用的各种接口,如CAN-FD、LIN、UART、CXPI、I²C、I²S以及PSI5。这种全面的接口配置可兼容现有ECU,支持跨代际的分步平滑迁移。随着越来越多的车载网络向域控制架构和区域控制架构转型,RH850/U2C能够提供灵活的系统配置与出色的可扩展性,有效降低网络设计的复杂度。  强大的功能安全与网络安全特性  该款MCU符合ISO 26262标准,满足最高ASIL D的功能安全要求。为满足当前网络安全要求,此款MCU设计遵循最新ISO/SAE 21434标准,支持涵盖后量子密码(PQC)及中国与其他国际法规强制要求的各类加密算法。通过专用的硬件加速器,该MCU可卸载加密运算任务、降低CPU负载,从而实现高吞吐量的数据处理能力。  功耗优化的MCU架构  基于成熟的28纳米制造工艺,RH850/U2C在工作模式与待机模式下均可实现显著的功耗优化。其专属的待机模式还可进一步降低芯片在深度停机与间歇运行状态下的功耗。这些低功耗模式有助于提升电源设计裕度,降低散热需求,并确保系统在环保法规日趋严格的背景下持续合规。  Satoshi Yoshida, Vice President of the High-Performance Computing MCU Division at Renesas表示:“随着现代ECU通过软件更新与新增功能持续演进,如何在保证系统稳健性的同时兼顾运行效率变得至关重要。RH850/U2C融合卓越性能、丰富功能及行业关键标准合规性,能够满足下一代ECU的需求。这正是客户构建可靠、可扩展汽车系统所需要的理想平台。”  Christoph Wenger, Chief Expert Semiconductor at Vehicle Motion at Bosch表示:“瑞萨RH850 MCU系列凭借其久经验证的可靠性,长期以来为我们的系统提供有力支持。我们很高兴看到RH850/U2C的推出,进一步完善了瑞萨的汽车产品矩阵。这款基于28纳米制造工艺的MCU兼具出色性能与卓越品质,我们期待与瑞萨继续深化双方的合作。”  全方位开发支持  RH850/U2C提供完善的开发环境,助力客户缩短产品上市周期。开发人员可使用业界先进的编译器与集成开发环境(IDE),搭配由瑞萨及其生态合作伙伴提供的汽车级认证软件包。这些方案满足最高等级的功能安全要求,符合ISO 26262标准(可达ASIL D级)。为便于快速评估与项目启动,瑞萨还提供专用的RH850/U2C入门套件。
2026-03-05 10:58 reading:206
瑞萨官宣中国区新总裁!
  全球领先半导体解决方案供应商瑞萨电,子今日宣布两项关键高层人事任命,全面强化印度与中国两大高增长市场的战略执行与本土管理,新任命自 3 月 1 日起正式生效。  瑞萨中国区总裁刘芳( Yvonne Liu):曾任中华区汽车业务总经理  Malini Narayanamoorthi 升任副总裁兼瑞萨电子印度总裁。她此前担任印度区总经理及模拟与混合信号产品集团工程副总裁,任职期间持续夯实客户合作、推动重大项目落地、强化全球协同,为瑞萨在印度业务扩张奠定坚实基础。履新后,她将全面统筹印度市场战略,依托当地快速成长的技术生态与人才储备,抢抓国家级重点项目带来的发展机遇。  行业资深人士刘芳(Yvonne Liu)出任副总裁兼瑞萨电子中国总裁。刘芳拥有 26 年半导体全价值链从业经验,深耕汽车、消费电子、工业、物联网与网络安全等领域,加入瑞萨前曾担任恩智浦半导体副总裁兼大中华区汽车业务总经理,具备出色的跨领域业务领导与市场拓展能力。她将全面负责瑞萨中国区运营与战略落地,深化本土客户与生态合作,助力公司在全球核心技术市场持续增长。  Malini与刘芳均直接向Hidetoshi Shibata(柴田英利),瑞萨电子CEO汇报工作。  柴田英利表示,中国与印度是瑞萨长期战略增长核心市场,本次管理层强化将进一步提升区域决策效率、深化客户合作、强化综合竞争力,彰显瑞萨深耕亚洲最具活力科技生态、推进全球一体化布局的坚定承诺。  瑞萨电子(Renesas Electronics)是全球领先的嵌入式半导体解决方案供应商,也是日本半导体产业的核心企业,总部位于东京,在东京证券交易所上市(TSE:6723),由柴田英利(Hidetoshi Shibata)担任CEO。  公司始于2003年日立与三菱电机半导体部门合并的瑞萨科技,2010年与NEC电子合并后正式定名。目前全球员工约2.19万人,业务覆盖20多个国家,2024财年营收约1.35万亿日元。  瑞萨核心优势集中在车规级芯片,汽车MCU全球市占率超30%稳居第一,主力产品包括RH850系列MCU、R-Car系列SoC等,服务全球主流车企。同时布局工业自动化、物联网、基础设施等领域,提供全栈芯片解决方案,技术符合车规、工规安全标准,生态完善。
2026-03-02 16:35 reading:278
瑞萨丨尖叫声检测:人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援
  在灾害救援、安全防护以及医疗护理等领域,识别人声尖叫至关重要。想象一下,当你被困在电梯里,而常规通讯方式已经失效,此时,一套尖叫声检测系统能够识别你的求救尖叫信号,并立即启动应急响应,例如通知安保人员或触发警报,从而迅速提供援助,挽救生命。  瑞萨的Reality AI尖叫声检测是一款专门用于识别人类尖叫声的机器学习模型。该模型并非仅通过高音量的声音判断,而是经过充分训练,可在各种背景噪声中准确辨别出真正的求救尖叫声。与此同时,该系统还能够实现救援力量的即时派遣,这在封闭或隔离、对安全性要求极高的环境中尤为重要。  尖叫声检测是如何实现的?  尖叫声检测模型基于采集到的音频数据进行训练,从而学会区分不同类型的声音。该机器学习模型的开发步骤如下:  采集与训练数据:训练模型首先从大量音频数据的采集开始。需要使用包含多种真实环境音频样本的公开数据集*。其中的“Scream(尖叫)”类别包含强烈的非语言尖叫声和带有言语的尖叫声,这些数据被用于训练模型识别尖叫信号。为了让模型准确判断哪些声音不是尖叫声,在训练中还加入了多类非尖叫声音,如风声、环境噪声、对话声、歌声、音乐声和鼓掌声等,以提升模型的区分能力。  提取特征:下一步,从音频文件中提取关键声学特征,帮助模型在复杂噪声环境中识别出尖叫声特有的特征信号。  训练模型:在确定了最佳的特征后,使用机器学习分类器对模型进行训练,使其能够区分“尖叫”与“非尖叫”音频。训练过程中不断调整模型参数,来降低识别误差并提升模型整体性能。  通过以上方法,可以构建出一个高效的尖叫声检测系统,确保应急响应迅速可靠,为多种应用场景提供关键的安全保障。  应用示例  从真实环境中采集的音频信号被用于构建瑞萨VOICE-RA6E1语音用户演示套件。这些音频随后由瑞萨Reality AI Tools训练的分类模型进行处理,用于判断声音是否属于尖叫声。  在实际测试中,瑞萨的尖叫声检测模型在距离测试板2米以内,对尖叫声的识别准确率达到了90%以上。测试环境中还加入了风声、电梯音乐、对话声、婴儿哭声和电话铃声等背景噪声,以验证模型在复杂环境下仍能准确识别求救尖叫。 图1:尖叫声检测工作流程  轻松构建应用示例  用户可以使用瑞萨的e²studio IDE采集音频信号,并集成由瑞萨Reality AI Tools生成的AI模型。从公开数据集*采集数据后,可使用Reality AI Tools完成提取特征、训练模型,并将最终模型部署为C代码。  部署完成后,模型可在e²studio IDE中进行实时测试。集成后,用户可以使用VOICE-RA6E1开发板在真实环境中对模型进行充分验证,并通过AI实时监视器(AI Live Monitor)可视化测试结果。图2:AI Live Monitor  体验瑞萨Reality AI Tools与e²studio IDE在模型训练、部署和测试中的无缝且快速集成能力。  总结  Reality AI尖叫声检测应用展示了机器学习在提升多场景安全性的巨大潜力,同时也展示了用户如何利用瑞萨技术,将先进的提取特征、训练和部署模型与实时响应能力相结合。可扩展的Reality AI Tools转换工具能够为多种瑞萨MCU和MPU设备生成机器学习模型。
2026-02-27 15:00 reading:288
实力认证!瑞萨电子荣获“2025年度电子产业卓越奖”
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