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ルネサス、クルマのコンピューティング用ハイエンドR-Carを発表

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クルマ用のコンピューティング演算チップ(SoCまたはシステムLSI)として、ルネサスエレクトロニクスがハイエンドの第3世代R-Carシリーズ品R-Car H3をサンプル出荷した。これを基本プラットフォームとして小型・大衆車へと下方展開していく。64ビットARM v8アーキテクチャをコグニティブとインテリジェントHMI向けに共通に使う。

図1 認識処理を重視したコグニティブコンピューティング 出典:ルネサスエレクトロニクス

図1 認識処理を重視したコグニティブコンピューティング 出典:ルネサスエレクトロニクス


自動運転車を目指そうとすると、カメラなどの視覚情報を認識・理解し、周囲情報を判断し次の動作へと移すことが必須となる。例えば交通量が少なければ追い越し、多すぎれば無理に追い越さず前の車に追従していく、といった動作を瞬時に判断する能力が必要。このための周囲情報・交通情報・クルマの車種情報など大きなデータベースから結果をリアルタイムに導くための高度な演算処理が欠かせない。そのためのコンピューティングSoCも当然欠かせない(図1)。

今回のR-Carは、消費電力をむやみに上げないためのARMのbig.LITTLEアーキテクチャを用い、64ビットのCortex-A57/53コアとリアルタイム演算向けの32ビットCortex-R7を集積したCPUマルチコアを用いた。さらに走行中のクルマの周囲状況を表現するためのグラフィックスIPとしてルネサスが独自開発した、画像認識のためのIMP-X5高速ベクター処理エンジンを集積している(図2)。画像を描く場合には並列性の高い描画処理用にImagination TechnologiesのGP(汎用)GPUであるPowerVR GX6650も集積した。


図2 汎用CPUやGPUだけではなく専用回路も集積、高速処理を行う 出典:ルネサスエレクトロニクス

図2 汎用CPUやGPUだけではなく専用回路も集積、高速処理を行う 出典:ルネサスエレクトロニクス


演算リッチなアーキテクチャを実行するプロセッサだけではなく、魚眼レンズでの撮影により歪んだ画像をきれいな直交座標に変換するための歪補正用のイメージレンダー回路も集積している。

これほど高性能なコンピューティング能力を、認識を主体とするコグニティブコンピューティングと、複数のディスプレイを備えたダッシュボードや、フロントガラスにも情報や映像を映し出すHMD(Head mount display)ディスプレイに拡張現実AR(Augmented Reality)やインテリジェントなHMI(Human Machine Interface)を映し出す、HMIコンピューティングに利用する。

演算能力としてPCやサーバーなどでよく見かけるスループット性能(一定時間に実行される処理の量)を高めるだけではなく、クルマ用にはレイテンシ(一つの処理を完了する時間)を短くすることも重要である。さまざまなディスプレイが搭載されると、表示応答が問題となる。例えば、画像認識を1フレーム処理以内に行う、ドライバからの応答には数ms以内に結果を出す、などの要求がある。レイテンシはディスプレイ表示の仕様によって異なるため何msと一様に規定できないとしている。

高速性能を得るため、同社は16nmFinFETプロセスを採用するだけではなく、スループット性能を樹来のR-Carと比べて、CPUで1.6倍、GPUでは3倍、ビデオコーデックでは2倍、最大メモリバンド幅では4倍と上げた。それぞれ40DMIPS、290GFLOPS(倍精度FP演算)/460GFLOPS(単精度FP演算)、500Mpix/s、50GB/sとなった。

メモリのバンド幅に関しては、高速のDDR4 SDRAMを採用、さらにR-CarチップとLPDDR4をSIPモジュールに実装して、信号間距離を短縮している。3.2GHzで128本の信号をやり取りするために高速のLPDDR4メモリをR-Carに実装した形で顧客に提供する(図3)。このため、顧客はDDR4の基板設計にアタマを悩ませることがない。


図3 ルネサスが提供する新開発のハイエンドR-Carのモジュール 出典:ルネサスエレクトロニクス

図3 ルネサスが提供する新開発のハイエンドR-Carのモジュール 出典:ルネサスエレクトロニクス


クルマ用SoCでは、高速性や低消費電力性だけでは不十分。安全性とセキュリティも対応しなければならない。安全性では、機能安全規格ISO26262のASIL-Bに対応しており、複雑なクルマでも安全性を担保する。これは26262が定めている設計フローにあった手法を使っているためだ。セキュリティでは、ARMアーキテクチャが持つTrustZone技術を利用する。これは、CPUをセキュアな部分とセキュアではない部分を設け、セキュアな部分には暗号によるカギの利用や、オーセンティフィケーションによって限られたアクセスしか使えないようにするもの。R-Carでは暗号処理エンジンを搭載している。

SoCではソフトウエア開発も重要だ。自動運転に向けてソフトウエアは複雑になるばかり。そこで、パートナーと共同でソリューションを強化し開発するため、システム評価ボードを作り、さまざまなOS;AndroidやLinux、QNXやGreen Hills SoftwareのリアルタイムOSなどもサポート、ユーザーのアプリケーションに合ったOSを選べるようにしている。ソフト/ハード開発などを含めたパートナーはR-Carコンソーシアムには現在173社も参加し、その数は増えつつある。

(2015/12/08)

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