【产品】Renesas新推出的RZ/V2M AI芯片在AI推理过程中实现了低于4W的功耗

时间： 2021-12-10 来源：Renesas

由于AI的应用正在市场上迅速扩张，并且大量增加了在各个嵌入式领域的部署，与此同时，由于神经网络自身的快速进化，基于图像的AI推理(以下简称视觉AI)对AI性能的要求也进一步提高。随着这一趋势，通过功耗产生热量的问题变得明显。

本文RENESAS将介绍AI推理中最大的挑战“发热”的解决方案，这是您已经或将要面临的挑战。

您比我更清楚，当产生热量增加时，您需要做对策，例如安装散热片和风扇，或者在情况下做更大的外壳来停止温度的增加。但这些对策是您的产品变得昂贵和更大的原因之一。

此外，当您的系统运行很长时间，热节流（这是一种功能，当芯片温度升高时，它会降低CPU或AI加速器的时钟频率）和其他热导向的问题可能会发生。因此，AI推理的表现变得不稳定。

基于以上，我们定义了高负载端点视觉AI的所有必要条件是“实用的AI性能”、“低功耗”和“稳定的AI推理性能”。

瑞萨(Renesas)推出了RZ/V系列来解决这些问题。RZ/V系列采用了我们长期支持嵌入式市场的技术和诀窍。本文将介绍在AI推理方面，RZ/V系列的第一个产品： RZ/V2M。

1.什么是RZ/V2M？

RZ/V2M AI芯片采用DRP-AI是加速AI推理的关键技术，并具有多种外围功能。此外，RZ/V2M通过采用各种功耗措施，在AI推理过程中实现了低于4W（实际耗电量视用户使用情况而定）的功耗。

这些是RZ/V2M的关键特性：

（图一）高效的AI引擎DRP-AI

人工智能加速器，功率效率高，性能实用

（图二）使图像适用于AI Tuned ISP（Tuned ISP是由专家为瑞萨选定的传感器优化参数。）

提供无需调试的高质量图像。提供APl，方便使用ISP

（图三）最佳功耗 Ultra Low Power

整个系统在AI推理过程中只消耗不到4W

RZ/V2M正在被应用于监控摄像头、工业摄像头、商场摄像头、网关、机器人、使用AI推理的医疗设备等，这些产品将很快进入市场。

2.DRP-AI:人工智能推理加速器

DRP-AI最重要的特点是所有的人工智能推理处理都可以单独使用DRP-AI进行。DRP-AI由以下两个部分组成，每个部分都在没有CPU的情况下通过协同操作执行AI推理。

●DRP：

除卷积层外的处理需要使用可重构技术进行各种处理。此外，DRP还可以在人工智能推理之前进行调整大小等预处理。

●AI-MAC：

卷积层的处理，计算简单，处理量大

这种结构的好处是不使用CPU或其他硬件IP。即使其他过程同时进行，也能实现稳定的人工智能推理。有关DRP-AI的更多技术信息，请参阅《DRP-AI白皮书》。

3.RZ / V2M的性能

一般来说，AI推理的性能表现为TOPS。然而，该指标没有包括功耗等因素，因此很难考虑使用该指标的整个系统。因此，瑞萨引入了性能作为系统的观点。本文将介绍AI的性能和整个系统的功耗。

该系统包括AI所需的功能，如CMOS输入和ISP功能，还包括RZ/V2M和放置在评估板上的外部设备的功耗。

该表展示了结果：

根据这个结果，RZ/V2M的表现出优异的AI性能，功耗仅为其他公司的30%。我们客户介绍过的功耗指标(fps/W)也达到了近3.5倍。

下图是我们测量的评估板的外观和表面温度：

左边的照片是评价板的外观。如您所见，散热器没有安装

右边的照片显示了运行人工智能推理约30分钟后的表面温度。由于芯片的表面温度只有30摄氏度，很容易理解RZ/V2M不需要任何冷却组件。另外，其他公司生产的板子即使有散热器散热，温度也能达到75℃左右。

4.总结：

我们经常听到客户经常使用 GPU和 FPGA进行初始评估，因为这很容易开始评估。另一方面，我们也听到客户说这些芯片很难使用这些芯片大规模生产，因为它的高功耗和热量产生。

事实上，我们从选择RZ/V2M的客户那里收到了如下反馈:

“RZ/V2M是一款令人印象深刻的设备!它在功耗低于FPGA 25%的情况下实现了几乎相同的AI性能。”

“DRP-AI的性能给我们留下了深刻的印象，我们对设备AI进入我们的产品抱有很高的期望。”

我相信您可以从本文理解RZ/V2M是最适合端点视觉AI的芯片。

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