ルネサス エレクトロニクスがサンプル出荷を始めた、第3世代のR-Carシリーズのハイエンド商品「R-Car H3」(図1)は、自動運転を念頭にコグニティブコンピューティングを実現するSoCとしての位置づけを持っている。コグニティブコンピューティングは、将来ドライバーに成り代わりカメラによる自動認識を遅延なく実現するために使う。前方の物体が人かクルマか自転車かという違いを瞬時に判別するだけではなく、クルマだとしても乗用車かトラックか、SUVかなのかも判別する。複数のカメラで撮影した映像をパノラマ風に映し出したり、クラスタや複数のディスプレイに映し出したりすることにも使う。64ビットのARM Cortex-A53/A57コアを採用し、40,000DMIPSという非常にハイエンドなCPUマルチコアを用いるのは、コグニティブコンピューティングだけではなく、車載情報の処理を行い、ドライバーにその結果を的確に通知するためのHMI(Human Machine Interface)処理を行うためでもある。これらのコンピュータ処理を、64ビットのARM v8アーキテクチャ1本で実現できればソフトウェア開発の効率は上がる。さらにこのハイエンドのアーキテクチャをプラットフォームとして用意しておけば、高級車から中/小型の車種と要求仕様に応じて、ハイエンドから下方展開していくことが可能になる(図2)。ミッドレンジ向けのR-Car Mとエントリ向けのR-Car Eというシリーズも計画している。ルネサスはこれまで、特定用途向けのASSPをR-Carシリーズで実現してきた。車車間通信・車路間通信向けの「R-Car W2R」、車載カメラネットワーク向けの「R-Car T2」、周辺監視向け「R-Car V2H」をリリースしてきた。これらは機能を絞り、それぞれ専用のSoCとしてのR-Carシリーズだった。今回のR-Car H3は、コグニティブコンピューティング技術を使い、カメラ情報を処理、外部環境を把握し、ドライバーに代わる運転行動計画も算出する。さらに表示板のインテリジェント化により、いろいろな画面をクルマ情報だけではなく、ミラー情報、死角のなくすためのディスプレイ表示、さらにはHMD(ヘッドマウントディスプレイ)のようなフロントガラスにも映し出し、拡張現実(AR:Augmented Reality)という形で表示するなど、時にはクラウドも連携するインテリジェントなHMIを実現する(図3)。ハイエンドからミッドレンジ、エントリへと展開するためのプラットフォームとなる。もちろん、安全性とセキュリティも欠かせない。安全設計はISO26262に準拠する設計フローで開発できるようにしてASIL-Bに対応している。もちろん、故障した時は安全性を優先するフェイルセーフの考え方を踏襲する。さらにセキュリティに関してはCPUレベルにセキュアな領域(ゾーン)と通常レベルの部屋からなるARM Trust Zone技術を使う。セキュアなゾーンでは、アクセスする場合に認証を要求するオーセンティフィケーション(認証)をかけており、認証を得たものしかアクセスできない。その認証には暗号化手法を使うと見られ、暗号化エンジンも集積している。64ビットのARM v8アーキテクチャでCPUを走らせるだけではなく、リアルタイム処理用CPUコアである32ビットのCortex-R7コアも集積しており、それらを電力効率よく動かすためにbig.LITTLE構成を採っている。GPU回路は2種類、集積し、いろいろな映像を処理するための画像処理を使い分ける(図4)。例えば、ドアミラーやバックミラー、サラウンドビューの画像合成などでは魚眼レンズによる映像が入力されるが、その歪んだ映像をデカルト座標(X-Yの直交座標)に変換して歪を補正する。その後、特徴点を探すが、そのベクトル演算にはルネサス独自のGPUエンジンIMP-X5を使う。ここではパターンマッチングなどの処理を行う。もう1つのGPUはImagination Technologies(IMG)のグラフィックスIPである「PowerVR GX6650」である。これは画像・映像を作成し均一に色を塗る場合のような並列処理に利用する。CPUとIMP-X5で計算した後、ドライバーに表示する場合にはPowerVRを利用して一気にレンダリング処理を行う。加えて、高速コンピューティング処理にはCPUやGPUとメモリとの高速なやり取りが欠かせない。このためメモリバンド幅を広げるため、LP DDR4 SDRAMをメモリコントローラのすぐそばに置くモジュール構成を採った。従来のR-Car H2シリーズと比べ、メモリバンド幅を4倍の最大50GB/sに広げた。メモリそのものは最新のDDR4 SDRAM-3200をサポートしている。実装は、図1に示すようにR-Car H3チップの周りにDRAMを配置するモジュールのSiP構造を採っている。メモリサイズごとにシリーズ化することで、コストや性能のカスタマイズを図ることができる。最も手間のかかる高速動作設計をユーザーが行う必要がない。DDRメモリとSoCとの距離を最短としているため、輻射ノイズを削減し、安定な高速動作を確保する。R-CarシリーズはこれまでのようなASSPアプローチではなく本格的に汎用プラットフォーム的アプローチに代えた。しかもADAS、高精細クラスタ、カメラセンサの多用など安全性を高める機能を搭載することで、ソフトウェアは複雑になる一方だ(図5)。このため、同社はソフト開発や検証などサードパーティのエコシステムを構築してきた。現在173社が参加し、その数は増加し続けているという。さらにパートナーでもある顧客の持つアプリケーション資産を活かすため、AndroidやLinux、リアルタイムOSなどOSもサポートする(図6)。Green Hills SoftwareやQNXなどのRTOSをはじめ、Automotive Linuxもサポートする。さらにこれまでのR-Carシリーズとのソフトウェアの互換性も保っているという。顧客の要求によっては、これらを統合する仮想化技術もサポートするとしている。R-Car H3のソフト開発を迅速に進められるようにハードウェアの評価ボードもすでに製作している。この開発ボードを使ってOSのサポートとミドルウェアの開発などもできるようにエコシステムがある。
2015年12月09日ルネサス エレクトロニクスは9月29日、車載情報システム向けSoCプラットフォーム「R-Car」の新シリーズとして、車車間・路車間通信(V2X:Vehicle-to-Everything)向け車載無線通信SoC「R-Car W2R」を開発したと発表した。同製品は、欧州ならびに北米地域のITS向け通信規格であるIEEE 802.11pに準拠した5.9GHz帯域の車車間通信(V2V:Vehicle-to-Vehicle)および路車間通信(V2I:Vehicle-to-Infrastructure)向けSoCで、独自のRFシステム設計技術により、LSIから発生する信号ノイズとなる送信帯域外雑音を-65dBm以下に抑えることに成功。これにより、混線の少ない高品質な信号の送信がさまざまな道路状態において可能となり、例えば周波数が近い欧州版ETCへの干渉を最小限に抑え、共存が可能になるとする。また、独自のアナログ回路の小型化設計技術と、デジタル回路から発生する雑音がアナログ回路へ与える影響を高精度に解析できるアナログデジタル混載設計技術により、RFから物理層、データリンク層までの通信機能を10mm角の176ピン Plastic FPBGAに1チップ化している。さらに、既存のR-Carプラットフォーム「R-Car E2」と組み合わせたV2Xスタータキットも用意。パートナー各社の提供するソフトウェア群と組み合わせることにより、短期間での実証試験環境を構築することが可能だ。なお、同製品は10月1日よりサンプル価格は3000円(税別)でサンプル出荷を開始予定。量産は2016年12月より開始する予定で、2018年12月に月産5万個の出荷を計画している。
2015年09月29日セガは1月14日、知育エンターテインメントサービス「テレビーナ」が、ルネサス エレクトロニクスの車載情報端末向けSoC「R-Carシリーズ」への搭載が決定したと発表した。「テレビーナ」は、無線LANで接続されたテレビとスマートフォンの2つの機器で対応アプリを動作させて楽しむことができる、知育エンターテインメントサービスである。今回、同サービスに対応するプラットフォームを拡大して車載情報システムに搭載したことにより、自動車での移動中にも車内のセカンドモニタやスマホを使って「テレビーナ」で遊ぶことができるようになるという。今後、「テレビーナ」の対応アプリには、セガがこれまでの知育コンテンツやゲーム開発で培った技術やノウハウを投入した、知的好奇心を刺激する作品を取り揃え、さらにラインアップを拡充していく予定。また、「テレビーナ」は、ルネサスの「R-Carシリーズ」への搭載を皮切りに、各種車載向け製品への対応を拡大していく。さらに、家庭用テレビや自動車と、スマホを結びつけた今回の取り組みに加え、多種多様なシーンにおいて新しいエンターテインメントの世界を広げるべく、さまざまな施策を実施していく予定という。
2015年01月15日京都マイクロコンピュータは10月29日、ルネサス エレクトロニクスの統合コクピット向けソリューション第2世代「R-Car」シリーズのSoCに対応した、SoC内部バスのトラフィック計測ツールを発表した。同ツールは、ルネサスの協力により開発された第2世代「R-Car」向け専用ツールである。京都マイコンがJTAGデバッガの開発で培ってきた高速JTAG制御技術を用いて、外部ツールから「R-Car」に内蔵されているバストラフィック測定機能を利用することで、「R-Car」SoC内部バスのトラフィック計測を実現している。また、「R-Car」上で動作しているソフトウェアの変更は不要で、「R-Car」のJTAGデバッグインタフェースのみ実装されていれば利用可能であり、簡単に計測することができる。さらに、「R-Car」内部バスのトラフィック計測機能だけでなく、「R-Car」に搭載されているARM Cortexプロセッサのキャッシュミス率や実行命令数の計測機能も備えており、内部バストラフィック状態とプロセッサコアの状態を合わせて把握することが可能となっている。これらの測定内容は、パソコン上の専用ソフトウェアによりリアルタイムで表示できるのに加え、保存することが可能で、後から動作状況の再生を行うことや、また表計算ソフトウェアなどで解析することもできる。この他、「R-Car」が使われる統合コクピット分野のソフトウェア開発では、オープンプラットフォームの採用や社外ミドルウェアの採用など、流通しているソフトウェアの利用が増えてきている。そのため、システム全体が動作するまでの開発時間は短縮されているが、システム全体の実行状態の把握や最適化が難しくなってきている。これに対し、同ツールは「R-car」の内部バスの使用状態を明らかにすることで、システム全体のボトルネックを見つけ、最適化をしやすくする。今後、京都マイコンでは、同ツールと「PARTNER-Jet2」デバッガとの連携や、動的解析ツール「QProbe」との連携などを拡張していく予定としている。
2014年10月31日