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Actualité des entreprises

Renesas et Fixstars créent un laboratoire

Publication: 3 mars

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Un laboratoire destiné aux plateformes logicielles automobiles et permettant de développer des logiciels et des environnements d’exploitation pour l’apprentissage profond...
 

Dans le cadre de cette collaboration, les sociétés lancent un environnement d’évaluation basé sur le cloud pour les SoC R-Car afin de permettre une évaluation initiale simple pour la sélection des dispositifs.

Renesas Electronics Corporation, un fournisseur de premier plan de solutions de semi-conducteurs avancées, et Fixstars Corporation, un leader mondial de la technologie d’accélération CPU/GPU/FPGA multicœur, ont annoncé leur intention de collaborer dans le domaine de l’apprentissage profond pour l’automobile. En avril 2022, les deux sociétés créeront un laboratoire sur les plateformes logicielles automobiles chargé de développer des logiciels et des environnements d’exploitation pour les dispositifs automobiles de Renesas. Le nouveau laboratoire soutiendra le développement précoce et le fonctionnement continu des systèmes avancés d’assistance au conducteur (ADAS) et des systèmes de conduite autonome (AD). Les deux entreprises développeront des technologies visant le développement de logiciels pour l’apprentissage profond et la création d’environnements d’exploitation ayant la capacité de mettre à jour en permanence les modèles entraînés sur des réseaux neuronaux afin de maintenir et d’améliorer la précision et les performances de la reconnaissance.

« Fixstars possède à la fois une technologie logicielle avancée pour l’apprentissage profond et une technologie d’optimisation qui permet une utilisation plus efficace du matériel », a déclaré Takeshi Kataoka, vice-président senior, directeur général de l’unité commerciale des solutions automobiles chez Renesas. « Je suis convaincu que notre collaboration nous permettra de fournir un soutien solide au développement de logiciels optimisés pour les applications automobiles, et elle permettre à nos clients de tirer pleinement parti des performances supérieures des dispositifs automobiles de Renesas. »

« Après avoir développé une application d’apprentissage profond, il n’est pas possible de maintenir une précision de reconnaissance et des performances élevées sans la mettre constamment à jour avec les dernières données d’apprentissage », a déclaré Satoshi Miki, PDG de Fixstars. « Fixstars prévoit de se concentrer sur ces opérations d’apprentissage automatique (MLOps) pour le domaine automobile, alors que nous collaborons avec Renesas pour développer une plateforme de développement d’apprentissage profond optimisée pour les appareils Renesas. »

GENESIS pour l’environnement d’évaluation basé sur le cloud pour R-Car Dans le cadre de leur collaboration, Renesas et Fixstars lancent aujourd’hui GENESIS for R-Car, un environnement d’évaluation basé sur le cloud pour R-Car qui prend en charge le développement précoce des systèmes ADAS et AD. Le nouvel environnement facilite les évaluations initiales instantanées lors de la sélection des dispositifs. Il utilise comme plateforme l’environnement d’évaluation des dispositifs basé sur le cloud GENESIS de Fixstars.

L’examen des spécifications prend du temps et il est inefficace. L’évaluation basée sur des cas d’utilisation réels est essentielle lors de la sélection des appareils. Les utilisateurs doivent généralement se procurer une carte d’évaluation et un logiciel de base pour évaluer les dispositifs, et une expertise technique est également nécessaire pour créer un environnement d’évaluation. Le nouvel environnement d’évaluation dans le cloud GENESIS for R-Car ne nécessite pas d’expertise technique spécialisée.

GENESIS for R-Car permet aux ingénieurs de confirmer le temps d’exécution du traitement en images par seconde (fps) et le pourcentage de précision de reconnaissance des accélérateurs CNN du R-Car V3H sur des échantillons d’images en utilisant des modèles CNN génériques, tels que ResNet ou MobileNet. Il permet également aux ingénieurs de sélectionner le dispositif et le réseau qu’ils souhaitent évaluer et d’effectuer des opérations à distance sur une carte réelle. Les ingénieurs peuvent utiliser l’environnement GENESIS pour confirmer les résultats de l’évaluation dans des tâches telles que la classification d’images et la détection d’objets, avec la possibilité d’utiliser leurs propres images ou données vidéo. Cela simplifie grandement l’évaluation initiale visant à déterminer si le R-Car V3H convient au système du client. Les plans futurs incluent le déploiement d’un service qui permettra aux clients d’utiliser leurs propres modèles CNN pour les évaluations.

Disponibilité : Le GENESIS for R-Car est disponible dès maintenant.

https://www.renesas.com/

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