瑞萨推出首款自研RISC-V内核

发布时间:2023-12-01 14:59
作者:AMEYA360
来源:瑞萨
阅读量:3160

  嵌入式硬件专家瑞萨电子宣布推出首款基于免费开放的 RISC-V 指令集架构 (ISA) 的完全自主研发的处理器内核。

  众所周知,在过去,该公司已经推出了采用晶心科技RISC-V内核的产品,如32位语音控制ASSP、电机控制ASSP和64位通用微处理器“RZ/Five”,但它还没有利用通过这项技术,该公司计划提高其在 RISC-V 市场的地位。

  瑞萨电子的 Giancarlo Parodi 在谈到该技术时表示:“RISC-V ISA 在半导体行业中的日益普及是创新的福音。它为设计人员提供了前所未有的灵活性,并将缓慢而稳定地挑战和改变嵌入式系统的当前格局。”该公司最新的微控制器的背后。“过去,瑞萨电子已经采用了 RISC-V 技术,引入了基于 Andes Technology Corp 开发的 CPU 内核构建的用于语音控制和电机控制的 32 位 ASSP 器件。令人兴奋的下一步是[我们的]首款内置 -内部设计的 CPU 核心。

  虽然瑞萨电子尚未透露将使用其内部核心的部件的完整产品细节,但它已经确认了有关核心本身的一些技术细节。框图显示了单个 32 位 RISC-V 内核,具有性能提升的动态分支预测器、硬件乘法器/除法器、向量中断控制器、堆栈监视器寄存器、独立的指令和数据总线以及紧凑型 JTAG (cJTAG)/ JTAG 调试功能。它还承诺 3.27 CoreMark/MHz)的性能水平——尽管时钟速度尚不清楚。

  “该 CPU 适用于许多不同的应用环境。它可以用作主 CPU 或管理片上子系统,甚至嵌入到专门的 ASSP [特定应用标准产品] 设备中,”Parodi 声称。“显然它非常灵活。其次,在硅片面积方面,该实施非常高效,除了对成本影响较小的明显效果之外,还有助于降低待机期间的工作电流和漏电流。第三,尽管针对小型嵌入式系统,但它提供了令人惊讶的高水平计算吞吐量,甚至可以满足深度嵌入式应用日益苛刻的性能要求。”

  该核心利用免费开放的 RISC-V 指令集架构及其多个扩展:Parodi 表示,该核心实现了带有乘法 (M)、原子访问 (A)、压缩指令 (C) 的 RV32I 或 RV32E ISA ,以及位操作 (B) 扩展。Parodi 声称:“这就是 RISC-V ISA 概念的美妙之处,它是从头开始构建的,允许设计人员根据目标用例选择要包含在处理器中的元素,并最终优化由此产生的功耗、性能和芯片占用空间之间的权衡。”

  瑞萨电子表示,目前正在向“精选客户”提供带有新内核的芯片样品,首批商用芯片将于明年第一季度推出。

瑞萨推出首款自研RISC-V内核

  RISC-V 的核心:新视野

  RISC-V ISA 在半导体行业中的日益普及是创新的福音。它为设计人员提供了前所未有的灵活性,并将缓慢而稳定地挑战和改变嵌入式系统的当前格局。过去,瑞萨电子曾采用 RISC-V 技术,推出基于晶心科技开发的 CPU 内核的 32 位 ASSP 设备,用于语音控制和电机控制。

  令人兴奋的下一步是第一个内部设计的 CPU 内核的推出。CPU 的高级框图如下所示:

  但它有什么特别之处呢?首先,该CPU适用于许多不同的应用环境。它可以用作主 CPU 或管理片上子系统,甚至嵌入到专用 ASSP 设备中。显然它非常灵活。其次,该实施方案在硅面积方面非常高效,除了成本影响较小的明显效果外,还有助于降低待机期间的工作电流和漏电流。第三,尽管它针对的是小型嵌入式系统,但它提供了令人惊讶的高水平计算吞吐量,甚至可以满足深度嵌入式应用日益苛刻的性能要求。

  在此基础上,实施者可以在 RV32“I”或“E”选项之间进行选择,以优化通用寄存器的可用数量。例如,在小型子系统不需要处理复杂的堆栈和应用程序但专用于服务特定外围设备或执行内务任务的情况下。

  RISC-V ISA 还预见了几种“扩展”,它们以比使用标准强制 ISA 更好或更有效的方式实现特定功能。瑞萨电子选择整合其中的几个:

  M扩展– 加速并优化乘法(和除法)运算,利用硬件乘法器和除法器单元实现最快的指令执行;

  A扩展– 支持原子访问指令,可作为并发和独占访问管理的基础(通常在基于 RTOS 的系统中);

  C 扩展– 定义仅以 16 位编码的压缩指令,特别有趣,因为它们可以轻松地为常见和频繁指令节省内存空间,从而允许编译器在可能的情况下选择这些优化;一个简单的技巧,可以缩小代码并同时提高性能;

  B 扩展– 添加了多个位操作指令,这对于基于位域编码值管理外设寄存器、协议和数据结构的应用程序来说具有位优势,其中一组组成的通用指令的功能通常可以由单个专用指令代替;

  这就是 RISC-V ISA 概念的美妙之处,它是从头开始构建的,允许设计人员根据其目标用例选择要包含在处理器中的元素,从而优化由此产生的功耗、性能和芯片占用空间。从工程角度来看,这是一种非常优雅的方式,可以确保您只为那些您真正想要实现的事情“付出代价”。

  为了增强应用软件的鲁棒性,添加了堆栈监控寄存器。这对于检测和防止堆栈内存溢出非常有用,这是非常常见的问题,但有时很难仅通过测试覆盖率来发现。由于这些问题可能会损害系统的完整性并在运行时产生应用程序错误行为,因此这是一个非常好的功能,也是控制此类不可预见事件的基本安全网。

  即使是最简单的控制系统通常也必须管理多个决策路径来为应用程序提供服务并随时调用适当的处理例程。或者对数据缓冲区反复执行一些重复计算。因此,实现的代码将具有多个分支、循环和决策点,其中程序流程可能会根据上下文而改变。由于这种模式很常见,CPU 还具有动态分支预测单元,以使此类处理更加高效。分支预测器的作用是观察代码行为,然后动态推断在此类控制循环期间最有可能执行的下一条指令。如果我们假设它在这方面做得很好,那么在选择下一条要获取执行的指令时做出正确的猜测,它将显着提高平均代码执行吞吐量。

  下一个要提到的构建块与调试功能有关。除了标准Jtag外,CPU还支持两线紧凑型Jtag调试接口,非常适合用户应用引脚数量有限的最小微控制器封装。CPU 中还实现了多个性能监视器寄存器,从而可以轻松地对所执行代码的运行时行为进行基准测试。

  任何嵌入式系统的另一个关键因素是对事件的响应能力,在微控制器级别的深度嵌入式设备中,硬实时行为是强制要求的,这意味着应用程序有有限的时间来响应特定事件。低响应延迟可以带来许多不同的好处:允许应用程序为更多并发事件提供服务,提供合理的时间裕度以确保正确的任务处理,或者可能限制 CPU 速度以节省更多电量。

  在架构层面,瑞萨电子的实现添加了寄存器组保存功能,以改善延迟并使开发人员能够享受其优势。在中断服务的情况下,或者当嵌入式 RTOS 必须交换当前执行的线程以响应事件时,可以备份和恢复 CPU 工作寄存器并加速上下文切换,举两个几乎直接的例子。

  为了进一步帮助开发人员对应用程序进行基准测试并验证其行为,还可以使用高效且紧凑的指令跟踪单元,该单元可以进一步深入了解系统的运行时行为。

  这概述了有关 CPU 功能的详细信息,其中一些功能可以根据应用和市场要求进行选择。但是,在评估和制造基于这种新技术的实际产品时,还应该考虑什么?首先,所需的工具链可作为开发和部署解决方案所需基础设施的一部分。客户将能够受益于带有配置插件的 Renesas e 2 studio 环境或任何支持基于 RISC-V 的 MCU 的主要商业第三方 IDE。这些都可以使用了。

  其次,CPU 实现不仅仅是模拟的,其功能已经在真实的硅产品实现中进行了设计和验证。使用基于 LLVM 的开源编译器工具链时,初始基准测试显示出令人印象深刻的 3.27 CoreMark/MHz 性能,优于市场上的同类架构。一旦第一个产品于 2024 年初推出,有关这一优异成绩的更多详细信息将在EEMBC 网站上找到。正如许多人所指出的,专有商业编译器的性能一旦经过验证,预计将比初步结果更高。

  这款新 CPU 是后续步骤的基石,为现有瑞萨 MCU 产品组合创建了一个额外的补充选项。瑞萨电子已准备好为客户提供最广泛的解决方案,其中包括不断发展的创新 RISC-V 架构。

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  在工业电机驱动系统中,皮带扮演着重要的作用——用于实现旋转部件之间平稳、高效的机械动力传输。这些组件连接着两根轴,一根由电机驱动,另一根由皮带驱动,共同构成了一个可靠的皮带驱动系统,适用于多种工业场景。  皮带因其高功率传输效率、高性价比以及易于安装和更换的特点,一直都是工程师的首选。它们支持各种形状、材料和性能特点,支持多样化的机械运动和系统架构。  然而,正如所有机械组件一样,皮带也会随时间逐渐退化。持续运转使它们遭受疲劳、撕裂和磨损的影响,并且常会随着振动、过载和恶劣的环境条件而加重。即使是细小的破损也可能会引发严重的后果,包括性能下降、振动加剧、相邻组件磨损加快,在更加严重的情况下还会导致皮带意外故障,致使整个生产线中断。  皮带撕裂问题在系统尚在运转时难以检出,因此容易导致意外停工和代价高昂的维护成本。然而,一种基于AI的方法无需额外的外部传感器即可准确检出皮带破损。这种方法令工程师能够构建出智能化程度和成本效益更高的监测系统,使工业系统保持最佳运行状态。  图1:皮带存在明显撕裂损伤  图2:皮带状况良好  如上图所示,我们对两根皮带进行了对比:  一根出现了细小的结构性缺陷(可见的微小撕裂)  一根处于正常工作状态,无明显破损  在下一节中,为展现该方法的准确性和有效性,我们将展示这种基于AI的方法如何成功检测到这种细微的缺陷,并呈现相关结果。  如何检测皮带破损?  为了评估检测方法,我们使用两根皮带搭建了一个可控制的测试台:一根状况良好,另一根出现了明显撕裂。每根皮带分别安装在一个双轴系统上。  主轴由低压无刷直流(BLDC)电机驱动,该电机则由瑞萨电子的RA6T2电机控制套件供电。这个套件包含了一块RA6T2电机控制CPU板和一块低压电机控制逆变器板  副轴完全由皮带驱动  我们采用这种配置,搭建出一个精确可靠的平台,用于控制电机和采集数据。  图3:双皮带受控测试台架搭建示意图  我们使用正常皮带收集了基准数据,随后使用受损皮带重复了该流程。我们采用完全无传感器的方法,收集了逆变器电压和电流反馈数据,随后使用它们训练了AI模型以检测皮带破损。  数据集收集和AI模型训练  我们将瑞萨电子的Reality AI Tools®云平台和数据存储工具相结合,并通过e² studio中的Reality AI™ Utilities进行集成,从而构建出了可靠、高性能的检测模型工作流。这一工作流具有两大优势:  高效的数据集准备能力,包括信号可视化、噪声识别和自动数据集拆分  精简的环境,用于训练、优化和微调AI模型,从而实现高准确度和极小的内存占用  数据集被分为了两类:  正常皮带类:来自完好皮带的数据  受损皮带类:来自撕裂皮带的数据  完成训练后,我们借助独立数据集进行了交叉验证,以确保模型的稳健性和泛化能力。这一步确保最终模型的尺寸和计算足迹保持在适合嵌入式部署的范围内,同时不影响其准确度。  RAM:9KB  ROM:4.8KB  交叉验证准确度:98%  实际工况验证  为了验证模型性能,我们搭建了一个实体测试台,并在两种不同的运行条件下进行了测试。  冷启动测试:在环境电机温度下进行短暂运转  热稳定性测试:随着电机温度升高进行长时间运转  在两种条件下的大量测试均证实,模型在实际运行环境中具有一致的检测性能。  下图展示了该模型在各条件下的性能表现:  左图:冷启动性能  右图:在温度升高时的稳态性能  总结  工业皮带破损可能会引发意外停工,降低可靠性,甚至带来高昂的维护成本。这种采用AI技术的无传感器检测方法无需额外传感器,即可及早识别出皮带撕裂问题,从而有效解决了这一难题。因此,工程师可以从定期检查转向持续工况监测,并在问题干扰生产前及时采取措施。通过协助工程师在更早期做出更智能的维护决策,这种方法有助于:  减少意外停工  提升设备可靠性  优化维护周期  降低整体运营成本
2026-09-08 10:17 阅读量:247
瑞萨丨如何构建可扩展的端到端ADAS/AD系统解决方案:从演示到大规模量产
  尽管自适应巡航控制和盲点监测等功能是广受欢迎的高级驾驶辅助系统(ADAS)功能的典型代表,但下一代ADAS已不再仅由单个功能来定义。相反,这越来越取决于端到端ADAS软件栈能否高效地集成、验证并部署在可扩展的汽车计算平台上,从而彻底改变整个驾驶体验。  这一点在中国尤为重要,当地原始设备制造商正迅速从核心安全及新车安全评估计划(NCAP)要求,转向软件密集型的L2++驾驶体验,例如高速公路自动导航(NOA)、城市NOA、脱手驾驶、集成式泊车,以及其他提升车辆自然行为的增强功能。  为实现这一目标,全球原始设备制造商和一级供应商需要制定能够跨区域、跨细分市场及跨自动驾驶等级扩展的平台战略,同时最大限度提高软件复用率、降低集成风险,并实现更快、更持续的功能演进。  为满足这一需求,瑞萨电子与Nullmax正在联合开发一款L2++端到端城市NOA车载演示系统,该系统将在车辆层面将真实的ADAS用例落地呈现。通过结合瑞萨电子R-Car高性能SoC、R-Car Open Access(RoX)平台以及Nullmax的端到端AI栈,将平台能力转化为客户项目切实可行的有力证明。  为何端到端ADAS软件栈的实现至关重要  现代ADAS/AD系统正从模块化、逐项功能集成的模式,转向由AI定义的软件栈,其中感知、规划和控制模块之间的协同运作更为紧密。这一转变对底层计算平台提出了新的要求:需处理海量多样化的数据,并支持高性能AI推理、确定性实时控制、持续的传感器数据采集、高吞吐量的数据传输、安全相关监控以及灵活的软件执行环境。  受大型语言模型、视觉-语言模型以及视觉-语言-动作模型的启发,现代ADAS/AD系统正日益向端到端AI架构演进。这些方法通过在统一模型中整合感知、规划和控制模块,突破了模块化流水线的局限,从而对计算能力、内存带宽以及系统级数据编排提出了新的要求。  瑞萨电子致力于帮助合作伙伴在通用且成熟的平台基础上,部署可扩展、面向量产的端到端ADAS/AD技术栈。该平台基础必须支持欧盟《通用安全法规》(GSR)框架以及NCAP五星安全需求,同时提供从L2到L2+/L2++ ADAS以及最终迈向L3/L4自动驾驶的演进路径。  R-Car X5系列:从芯片到系统级的可扩展计算  R-Car X5系列旨在解决ADAS/AD开发中最重要的挑战之一——在无需为每个车型项目重新构建平台策略的情况下,实现性能的扩展。R-Car X5(SoC)系列并未专注于单一性能点,而是提供了一套计算产品组合,可在保持封装兼容性的前提下,从入门级ADAS扩展至以高性能计算为导向的高端细分市场。  该系列产品性能可从250k扩展至1400k DMIPS,AI算力可从50扩展至1000+TOPS(稠密算力)。这使原始设备制造商和合作伙伴能够根据车辆细分市场、功能配置及成本目标灵活调整计算能力,同时确保不同项目间平台的复用性。  R-Car X5架构集成了全栈ADAS和自动驾驶工作负载所需的异构计算资源,包括:  这些组件必须以高度协调的方式运行,才能以一致且可预测的延迟,持续进行传感器处理、AI推理、规划、可视化和实时车辆控制。  高分辨率视觉、雷达和激光雷达数据,结合汽车领域中依赖内存和计算密集型模型(如LLM、VLM以及面向VLA的端到端架构)的新AI范式,必须在系统范围内以可预测的延迟进行处理和协调,以确保稳定的闭环行为。  这使得内存带宽成为另一个关键的系统级使能因素。对最高达9600MT/s速率等级的LPDDR5x的支持,有助于R-Car X5系列满足这些带宽需求,并支持在ISP、内存、CPU、NPU/DSP、GPU以及实时处理资源之间构建高吞吐量的视频和AI流水线。  R-Car X5架构还通过芯粒技术提供了性能扩展的途径。这使得原始设备制造商和生态系统合作伙伴能够在系统复杂性增加时,在同一平台内扩展整体计算和内存资源,而无需重新定义整体架构。R-Car X5H用作参考展示平台,而X5系列覆盖范围更广,可支持在各类车辆细分市场和自动驾驶目标中实现可扩展部署。  图1:适用于每个ADAS板块的可扩展计算平台  R-Car Open Access(RoX):软件与工具层  可扩展的芯片仅是解决方案的一部分。ADAS/AD项目还需要软件平台、工具和虚拟开发环境,以帮助合作伙伴高效开发、集成、测试/验证、启动并持续优化复杂的软件栈。RoX Whitebox软件开发工具包(SDK)是瑞萨电子的软件使能层,该工具包将R-Car X5硬件基础与合作伙伴的ADAS/AD软件连接起来,同时允许合作伙伴集成自己的中间件或框架。在此次与Nullmax合作的车载演示中,RoX Whitebox SDK与Linux执行环境配合使用。  RoX Whitebox SDK可支持多种开源和授权操作系统及虚拟机管理程序,既可用于开发阶段,也可用于商用ADAS/AD系统的部署。生态系统合作伙伴利用RoX Whitebox SDK减少集成工作量,并在R-Car X5的各个性能层级上创建更具可复用性的路径。原始设备制造商和一级供应商可在R-Car X5平台上评估其目标ADAS软件栈,以满足量产项目需求,同时缩短产品上市时间。瑞萨电子RoX平台为原始设备制造商、一级供应商和生态系统合作伙伴提供了所需的工具、专业知识和长期支持,使其从早期开发到量产阶段,能够在R-Car平台上自信地部署、扩展并实现系统解决方案的差异化。  图2:R-Car Open Access(RoX)整体概览  与Nullmax合作的L2++端到端自动驾驶导航演示  在ADAS/AD软件栈投入客户项目之前,无论生态系统合作伙伴之间如何划分职责,都必须对完整的数据和控制流水线进行验证。在复杂的L2++架构中,传感器数据会经过采集、ISP处理、内存缓冲、同步以及AI驱动处理环节,同时还涉及规划、控制和可视化。  每个阶段都会直接影响系统延迟、内存带宽、确定性以及整体闭环稳定性。随着ADAS软件栈日益向以LLM/VLM/VLA为导向的端到端AI架构转变——在此架构中,感知与驾驶策略的耦合度更高——验证完整的数据和控制流水线对于确保在真实场景中实现确定且稳定的闭环行为变得愈发关键。  这正是R-Car X5 SoC与RoX SDK的结合能够创造出非凡价值的地方。R-Car X5 SoC提供了异构计算和高带宽内存基础,而RoX SDK则使合作伙伴能够在灵活的执行环境中启动、集成和验证端到端的软件流水线。对完整流水线进行早期验证,可在与原始设备制造商合作前降低集成风险,并有力证明该平台已准备好支持面向量产的客户项目。  这一方法的一个具体实例是,与Nullmax合作的、基于1L11V5R的L2++端到端NOA车载概念验证演示。该演示展示了部署在R-Car X5H上的闭环AI驱动ADAS软件栈。该软件栈集成了摄像头、雷达、激光雷达和GNSS/IMU数据,并支持最高130km/h的高速公路和城区/城市NOA脱手驾驶场景。  该演示采用Nullmax MaxDrive Plus软件栈,基于单级端到端AI架构,顺应了行业向LLM、VLM和VLA驾驶模型演进的趋势,并在R-Car X5H上运行,支持高级高速和城市驾驶场景。它还涵盖了复杂的真实场景用例,例如:  这不仅仅是一次功能演示,更是车载验证的实例,展示了R-Car X5和RoX SDK如何在真实驾驶条件下支持合作伙伴复杂的端到端ADAS软件栈。  图3:基于R-Car X5的L2++端到端NOA在复杂高速公路及  城市道路运行设计域中的应用  从概念验证到面向量产的项目  要从概念验证过渡到量产级ADAS/AD部署,需要解决以下关键挑战:集成复杂的端到端AI软件栈、管理数据密集型和资源密集型工作负载,以及确保跨多个合作伙伴的确定性闭环系统行为。  R-Car X5与RoX SDK的组合平台  正是为应对这些挑战而生  R-Car X5提供可扩展的异构计算能力和高带宽内存,能够处理现代AI工作负载;而RoX SDK则支持端到端ADAS流水线的高效启动、集成和验证。这降低了集成复杂性,并实现了在整车层面的早期系统验证。  对原始设备制造商而言,这意味着更低的开发风险、更快的集成周期和更短的上市时间,在快速发展的L2++细分市场中尤其如此。此外,它还支持在各车型项目中实施更一致的平台战略。对于软件合作伙伴而言,RoX SDK提供了一个可重复使用的环境,可在R-Car X5的各个性能层级上部署和扩展差异化的AI驱动ADAS软件栈。  随着ADAS/AD持续向端到端、数据密集型AI架构(包括受LLM/VLM/VLA启发的模型)演进,在真实的硬件和软件上将可扩展的计算能力、高带宽内存以及经过验证的架构结合在一起的能力,正变得至关重要。  R-Car X5系列和RoX SDK平台能够满足这些需求,使合作伙伴能够高效地从集成阶段过渡到车载验证阶段,并充满信心地快速推进至量产部署。
2026-09-02 10:13 阅读量:276
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