高性能/高電力効率のCNNアクセラレータコアとASIL Dに向けた機能安全技術を開発――車載用SoCのR-Car V3Uに適用 ルネサス

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ルネサス エレクトロニクスは2021年2月17日、ADAS(先進運転支援システム)や自動運転システムに向け、高い機能安全レベルをサポートする車載向けプロセッサ技術を開発したと発表した。開発した新技術は、車載用SoC(System on Chip)のR-Car V3Uに適用したという。

同社が開発し、R-Car V3Uに搭載した新技術は、CNN(Convolutional Neural Network)ハードウェアアクセラレータコア、高度なセーフティメカニズム、SoC上で混在する異なる安全性レベルのソフトウェアタスクを相互干渉なく動作させるソフトウェアタスク間の無干渉(FFI)支援機構となる。

ディープラーニング性能と電力効率に優れたCNNハードウェアアクセラレータは、R-Car V3Uに高密度に3つ実装。さらにCNNアクセラレータ専用のメモリを1コアあたり2MB、合計6MBのメモリを搭載する。CNN処理での外付けDRAMとの転送データ量を9割以上削減し、60.4TOPSの高いCNN処理性能と13.8TOPS/Wの優れた電力効率を世界最高レベルで両立している。

自動車向け機能安全規格ISO26262では、各機能安全レベルの数値目標(メトリクス)が定められており、ASIL Dのメトリクスは最も高い機能安全レベルとなる。偶発的に発生するハードウェアの故障(ランダムハードウェア故障)を非常に高い割合で検出することが求められる他、次世代のADASや自動運転システムでは、ASIL Dの対象となる機能がSoC全体に拡大していく。

セーフティメカニズムは、これらに対応するため、自動運転システム向けSoC全体を対象に、ランダムハードウェア故障を高速に検出、制御する。対象となる機能に適した故障検出機構を組み合わせ、低消費電力と高い故障検出率を両立するという。

このセーフティメカニズム機能を搭載したR-Car V3Uは、信号処理の大部分でASIL Dのメトリクスを達成する見込みとなっている。ASIL Dメトリクスを満たすSoCは単独で自己診断でき、自動運転システムでのフォールトトレラント設計の複雑さを軽減する。

ソフトウェアタスク間の無干渉支援機構は、SoC内のインターコネクトを流れる全データを監視し、タスク間の不正なアクセスを遮断できる。これにより、SoCで動作するすべてのタスク間のFFIが可能になり、物体認知からレーダやLiDARとのセンサーフュージョン、走行計画の立案から制御指示まで1チップで対応できるという。

同社は今後、R-Car V3Uに搭載した同技術をベースに車載SoCを開発、展開していく。

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