瑞萨电子和Fixstars将建立汽车软件平台实验室，以开发用于深度学习的软件和操作环境

全球多核CPU/GPU/FPGA加速技术供应商瑞萨电子株式会社和全球多核CPU/GPU/FPGA加速技术专家Fixstars株式会社宣布，双方将致力于在汽车深度学习领域开展合作。2022年4月，两家公司将成立汽车软件平台实验室，负责瑞萨电子汽车设备的软件和操作环境的开发。

新实验室将支持高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）系统的早期开发和持续运营。两家公司将开发旨在开发深度学习和构建操作环境的技术，这些环境能够不断更新学习的网络模型，以保持和提高识别的准确性和性能。

"Fixstars拥有用于深度学习的先进软件技术和优化技术，可以更有效地利用硬件，"瑞萨电子高级副总裁兼汽车解决方案业务部总经理Takeshi Kataoka说。我相信，我们的合作将使我们能够为针对汽车应用优化的软件开发提供强有力的支持，并使我们的客户能够充分利用瑞萨电子汽车设备的卓越性能。

"在开发深度学习应用程序之后，如果不不断使用最新的学习数据对其进行更新，就不可能保持高识别准确性和性能，"Fixstars首席执行官Satoshi Miki说。Fixstars计划专注于汽车领域的这些机器学习操作（MLOps），因为我们与瑞萨电子合作开发针对瑞萨电子设备优化的深度学习开发平台。

GENESIS for R-Car 基于云的评估环境

作为合作的一部分，瑞萨电子和Fixstars正在推出GENESIS for R-Car，这是一个基于云的R-Car评估环境，支持ADAS和AD系统的早期开发。新环境有助于在选择设备时进行即时初始评估。它利用Fixstars的GENESIS基于云的设备评估环境作为其平台。

仔细研究规格既耗时又低效。在选择设备时，基于实际用例的评估至关重要。用户通常需要获得评估板和基本软件来评估器件，并且还需要技术专业知识才能构建评估环境。新的GENESIS for R-Car基于云的评估环境不需要专门的技术专业知识。

GENESIS for R-Car允许工程师使用通用CNN模型（如ResNet或MobileNet）在样本图像上确认R-Car V3H的CNN加速器的处理执行时间（以每秒帧数（fps）为单位）和识别精度百分比。它还允许工程师选择他们希望评估的设备和网络，并在实际电路板上远程执行操作。工程师可以使用GENESIS环境来确认图像分类和物体检测等任务中的评估结果，并可以选择使用自己的图像或视频数据。这大大简化了初始评估，以确定R-Car V3H是否适合客户的系统。未来的计划包括推出一项服务，允许客户使用自己的CNN模型进行评估。

可用性

R-Car的GENESIS现已上市。

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