瑞萨处理器在终点提出人工智能

处理器将高性能与低功耗相结合，减少了在云端进行AI计算的需求。瑞萨电子的新处理器有望向车载摄像头和服务机器人等设备提供车载人工智能(AI)，从而减少了将密集计算发送到云端的需求。该RZ / A2M是说，提供十倍的图像处理性能，它的前身，RZ / A1，并在非常低的功耗据说这样做。瑞萨工业业务部门高级营销总监Mark Rootz告诉“设计新闻”说：“我们每秒可以进行数十次的操作，并且仍能保持低于3 W的功耗。”“当你的功率低于3瓦时，你可以获得更小的尺寸，你可以摆脱风扇，你可以将智能嵌入到便携式应用中，比如身体凸轮。”

处理器功能的关键在于它将528-MHz ARM Cortex A9 CPU与动态可重配置处理器(DRP)模块相结合。DRP能够动态地将处理电路的配置从一个时钟周期改变到下一个时钟周期，使其能够以非常低的功率执行实时图像处理。想要从西门子，强生，美敦力，雷神和其他数百家先进制造商那里获得销售线索?在波士顿BIOMEDevice，嵌入式系统会议和新英格兰设计与制造部门与他们会面。近400家供应商在展会上预订了展位;现在预订你的。

瑞萨工程师认为，降低功耗的能力是许多人工智能应用的重大进步，如今需要在云端进行计算。这样做意味着必须将数据发送到云，进行处理，然后返回到应用程序站点，这自然会减慢决策过程。今天，无数这样的应用程序以这种方式进行，在全球范围内造成了计算流量困境。

“所有发送到云的数据 - 堵塞云 - 几乎无法管理，”Rootz说。“这就需要在终点提供更多智能并减少流量。”

通过在终点嵌入人工智能，并以可由电池供电的方式实现，瑞萨工程师希望开始改变这种情况。他们预见到新技术将用于车身摄像头和服务机器人，例如自动吸尘器。他们说，在那里，真空吸尘器可以存储他们应该避免的物品的图像，从而减少出错的可能性。该技术还可以在本地应用于条形码扫描仪，车牌扫描仪和生物识别技术，如指纹和面部识别系统。瑞萨的产品营销经理Ganesh Balamitran指出：“今天，生物识别技术已在云计算中完成。”“他们在前端进行了一些预处理，然后将其余部分发送到云端。但是借助这项技术，

瑞萨表示，新技术已经在消费电子产品和机器视觉等应用领域实现。据该公司称，全球10个国家的150多个设计团队正在进行基于该技术的试验，目前有超过30个人工智能使用案例正在进行中。

“我们正在为便携式应用提供解决方案，”Rootz告诉我们。“对于计算要求非常高的应用，这一切都与更小的尺寸，更高的性能和更低的功耗有关。”