面向边缘AI应用的全新RZ/V2H

一款新的64位MPU RZ/V2H，为瑞萨电子的RZ/V系列带来了针对边缘AI的重大升级。边缘AI是指在连接网络的边缘进行的AI处理。优势在于嵌入式和本地处理系统，如安全设备、家用机器人和家用电器；相比之下，云AI处理是在中央服务器群中进行的。

瑞萨电子的RZ/V系列微处理器均采用多核技术，并针对本地机器视觉处理进行了优化。新的RZ/V2 H通过额外的处理器内核、更快的处理速度和更低的功耗大大提高了赌注，在Resnet 50（一种50层深度卷积神经网络架构）上提供高达80 tera/s的操作（TOP）。

瑞萨64位RZ/V视觉AL MPU产品线

它还包括AI分类模型，效率高达每瓦10个TOP。相比之下，该系列中之前的MPU在Resnet50上的最高速度为1 TOP和28 fps。

多达10个处理核心

RZ/V2 H配备了四核Cortex-A55，双核Cortex-R8，Cortex-M33，Renesas DRP，Renesas DRP-AI以及可选的硬件图像信号处理器（ISP）。A55通常运行Linux进行整体系统控制和处理。四核使MPU能够以高达830 fps的速度同时支持四个4K分辨率摄像头。实时操作，如电机控制和通信，可以卸载到R8。200 MHz M33处理后台任务，如电源管理和唤醒任务。

RZ/V2 H应用示意图

硬件ISP是从相机获取图像数据的第一站。由于有些相机有自己的ISP，瑞萨电子提供的RZ/V2 H有或没有硬件ISP部分。最后，DRP和DRP-AI提供OpenCV兼容性，并执行大部分AI处理。这为智能家居和办公设备、工业安全产品和基础设施设备提供了强大的处理器选项。它允许设备执行AI操作，如图像识别，识别和决策，而无需调用服务器进行任何操作，但最复杂的AI操作。更多信息可以在RZ/V2 H手册中找到。

更高的计算性能，更低的电力消耗

当小封装决定了低热量和低功耗预算时，仅仅增加内核或提高时钟速度来提高性能是不够的。在这方面，RZ/V2 H没有让人失望。它具有核心和时钟速度，但它也使用了精心的优化来增加功能，同时降低功耗。

瑞萨电子专有的动态可重编程处理器（DRP）是一种可重新配置的处理引擎，可以适应不同的任务。它足够灵活，可以根据需要随每个时钟周期进行更改。在RZ/V2H中，DRP系统卸载了预处理和后处理。 DRP处理OpenCV兼容性，而针对AI数学优化的DRP—AI执行最繁重的AI计算。瑞萨表示，V3的能效是V2的10倍。

矩阵计算现在使用INT 8数据量化，而不是DRP-AI V2中使用的FP 16。从浮点数降为整数似乎是一个很大的妥协，但在这个应用程序中，它不是。MPU使用Resnet 50模型，该模型使用INT 8数据保持高精度。迁移到INT 8可以将数学性能提高14倍。与此同时，它将数据密度减半，从而使功率效率比FP 16高出2倍。

DRP中的非结构化剪枝

一个称为非结构化修剪的过程带来了进一步的性能提升和功耗降低。AI模型会查看加权值，较大的值具有更大的意义，并且导致匹配的可能性更大。修剪将所有接近零的权重设置为零。

FP 16在早期MPU版本中没有修剪（左），而INT 8在RZ/V2 H中具有稀疏修剪（右）。nbsp;

由于结果将为零，没有值朝向最终结果，DRP—AI引擎跳过任何权重等于零的操作。保留零权重被称为密集修剪，而跳过它们被称为稀疏修剪。这使得AI模型更小，更快，更高效，在从FP16切换到INT 8获得的2倍功率效率的基础上，功率效率提高了约5倍。

根据瑞萨电子的基准测试，INT8和稀疏修剪的结合显著提高了常见竞争产品的性能。

竞争性基准测试说明RZ/V2H的性能优势

密集修剪提供了两倍的性能，而稀疏修剪使AI性能进一步提高了约3倍。在一个典型的应用中，设备必须处理视频，识别对象，并根据观察结果做出决策，处理器中的AI计算速度直接转化为设备操作的速度。机器人可以更快地移动，警报可以更快地触发，任何必要的响应都可以更快地启动。

无需风扇

与竞争对手的基于GPU的嵌入式AI相比，DRP和DRP-AI提高了性能并显著降低了功耗。在机器人真空用例中，RZ/V2 H以低于4 W的功率为AI同步定位和地图绘制（SLAM）提供13 fps的帧率，从而在大多数应用中无需冷却风扇。这意味着更安静的操作和更长的电池寿命。RZ/V2 H现在可以作为组件和开发板从标准瑞萨分销渠道购买。