瑞萨推出首款自研RISC-V内核

Release time:2023-12-01
author:AMEYA360
source:瑞萨
reading:2909

  嵌入式硬件专家瑞萨电子宣布推出首款基于免费开放的 RISC-V 指令集架构 (ISA) 的完全自主研发的处理器内核。

  众所周知,在过去,该公司已经推出了采用晶心科技RISC-V内核的产品,如32位语音控制ASSP、电机控制ASSP和64位通用微处理器“RZ/Five”,但它还没有利用通过这项技术,该公司计划提高其在 RISC-V 市场的地位。

  瑞萨电子的 Giancarlo Parodi 在谈到该技术时表示:“RISC-V ISA 在半导体行业中的日益普及是创新的福音。它为设计人员提供了前所未有的灵活性,并将缓慢而稳定地挑战和改变嵌入式系统的当前格局。”该公司最新的微控制器的背后。“过去,瑞萨电子已经采用了 RISC-V 技术,引入了基于 Andes Technology Corp 开发的 CPU 内核构建的用于语音控制和电机控制的 32 位 ASSP 器件。令人兴奋的下一步是[我们的]首款内置 -内部设计的 CPU 核心。

  虽然瑞萨电子尚未透露将使用其内部核心的部件的完整产品细节,但它已经确认了有关核心本身的一些技术细节。框图显示了单个 32 位 RISC-V 内核,具有性能提升的动态分支预测器、硬件乘法器/除法器、向量中断控制器、堆栈监视器寄存器、独立的指令和数据总线以及紧凑型 JTAG (cJTAG)/ JTAG 调试功能。它还承诺 3.27 CoreMark/MHz)的性能水平——尽管时钟速度尚不清楚。

  “该 CPU 适用于许多不同的应用环境。它可以用作主 CPU 或管理片上子系统,甚至嵌入到专门的 ASSP [特定应用标准产品] 设备中,”Parodi 声称。“显然它非常灵活。其次,在硅片面积方面,该实施非常高效,除了对成本影响较小的明显效果之外,还有助于降低待机期间的工作电流和漏电流。第三,尽管针对小型嵌入式系统,但它提供了令人惊讶的高水平计算吞吐量,甚至可以满足深度嵌入式应用日益苛刻的性能要求。”

  该核心利用免费开放的 RISC-V 指令集架构及其多个扩展:Parodi 表示,该核心实现了带有乘法 (M)、原子访问 (A)、压缩指令 (C) 的 RV32I 或 RV32E ISA ,以及位操作 (B) 扩展。Parodi 声称:“这就是 RISC-V ISA 概念的美妙之处,它是从头开始构建的,允许设计人员根据目标用例选择要包含在处理器中的元素,并最终优化由此产生的功耗、性能和芯片占用空间之间的权衡。”

  瑞萨电子表示,目前正在向“精选客户”提供带有新内核的芯片样品,首批商用芯片将于明年第一季度推出。

瑞萨推出首款自研RISC-V内核

  RISC-V 的核心:新视野

  RISC-V ISA 在半导体行业中的日益普及是创新的福音。它为设计人员提供了前所未有的灵活性,并将缓慢而稳定地挑战和改变嵌入式系统的当前格局。过去,瑞萨电子曾采用 RISC-V 技术,推出基于晶心科技开发的 CPU 内核的 32 位 ASSP 设备,用于语音控制和电机控制。

  令人兴奋的下一步是第一个内部设计的 CPU 内核的推出。CPU 的高级框图如下所示:

  但它有什么特别之处呢?首先,该CPU适用于许多不同的应用环境。它可以用作主 CPU 或管理片上子系统,甚至嵌入到专用 ASSP 设备中。显然它非常灵活。其次,该实施方案在硅面积方面非常高效,除了成本影响较小的明显效果外,还有助于降低待机期间的工作电流和漏电流。第三,尽管它针对的是小型嵌入式系统,但它提供了令人惊讶的高水平计算吞吐量,甚至可以满足深度嵌入式应用日益苛刻的性能要求。

  在此基础上,实施者可以在 RV32“I”或“E”选项之间进行选择,以优化通用寄存器的可用数量。例如,在小型子系统不需要处理复杂的堆栈和应用程序但专用于服务特定外围设备或执行内务任务的情况下。

  RISC-V ISA 还预见了几种“扩展”,它们以比使用标准强制 ISA 更好或更有效的方式实现特定功能。瑞萨电子选择整合其中的几个:

  M扩展– 加速并优化乘法(和除法)运算,利用硬件乘法器和除法器单元实现最快的指令执行;

  A扩展– 支持原子访问指令,可作为并发和独占访问管理的基础(通常在基于 RTOS 的系统中);

  C 扩展– 定义仅以 16 位编码的压缩指令,特别有趣,因为它们可以轻松地为常见和频繁指令节省内存空间,从而允许编译器在可能的情况下选择这些优化;一个简单的技巧,可以缩小代码并同时提高性能;

  B 扩展– 添加了多个位操作指令,这对于基于位域编码值管理外设寄存器、协议和数据结构的应用程序来说具有位优势,其中一组组成的通用指令的功能通常可以由单个专用指令代替;

  这就是 RISC-V ISA 概念的美妙之处,它是从头开始构建的,允许设计人员根据其目标用例选择要包含在处理器中的元素,从而优化由此产生的功耗、性能和芯片占用空间。从工程角度来看,这是一种非常优雅的方式,可以确保您只为那些您真正想要实现的事情“付出代价”。

  为了增强应用软件的鲁棒性,添加了堆栈监控寄存器。这对于检测和防止堆栈内存溢出非常有用,这是非常常见的问题,但有时很难仅通过测试覆盖率来发现。由于这些问题可能会损害系统的完整性并在运行时产生应用程序错误行为,因此这是一个非常好的功能,也是控制此类不可预见事件的基本安全网。

  即使是最简单的控制系统通常也必须管理多个决策路径来为应用程序提供服务并随时调用适当的处理例程。或者对数据缓冲区反复执行一些重复计算。因此,实现的代码将具有多个分支、循环和决策点,其中程序流程可能会根据上下文而改变。由于这种模式很常见,CPU 还具有动态分支预测单元,以使此类处理更加高效。分支预测器的作用是观察代码行为,然后动态推断在此类控制循环期间最有可能执行的下一条指令。如果我们假设它在这方面做得很好,那么在选择下一条要获取执行的指令时做出正确的猜测,它将显着提高平均代码执行吞吐量。

  下一个要提到的构建块与调试功能有关。除了标准Jtag外,CPU还支持两线紧凑型Jtag调试接口,非常适合用户应用引脚数量有限的最小微控制器封装。CPU 中还实现了多个性能监视器寄存器,从而可以轻松地对所执行代码的运行时行为进行基准测试。

  任何嵌入式系统的另一个关键因素是对事件的响应能力,在微控制器级别的深度嵌入式设备中,硬实时行为是强制要求的,这意味着应用程序有有限的时间来响应特定事件。低响应延迟可以带来许多不同的好处:允许应用程序为更多并发事件提供服务,提供合理的时间裕度以确保正确的任务处理,或者可能限制 CPU 速度以节省更多电量。

  在架构层面,瑞萨电子的实现添加了寄存器组保存功能,以改善延迟并使开发人员能够享受其优势。在中断服务的情况下,或者当嵌入式 RTOS 必须交换当前执行的线程以响应事件时,可以备份和恢复 CPU 工作寄存器并加速上下文切换,举两个几乎直接的例子。

  为了进一步帮助开发人员对应用程序进行基准测试并验证其行为,还可以使用高效且紧凑的指令跟踪单元,该单元可以进一步深入了解系统的运行时行为。

  这概述了有关 CPU 功能的详细信息,其中一些功能可以根据应用和市场要求进行选择。但是,在评估和制造基于这种新技术的实际产品时,还应该考虑什么?首先,所需的工具链可作为开发和部署解决方案所需基础设施的一部分。客户将能够受益于带有配置插件的 Renesas e 2 studio 环境或任何支持基于 RISC-V 的 MCU 的主要商业第三方 IDE。这些都可以使用了。

  其次,CPU 实现不仅仅是模拟的,其功能已经在真实的硅产品实现中进行了设计和验证。使用基于 LLVM 的开源编译器工具链时,初始基准测试显示出令人印象深刻的 3.27 CoreMark/MHz 性能,优于市场上的同类架构。一旦第一个产品于 2024 年初推出,有关这一优异成绩的更多详细信息将在EEMBC 网站上找到。正如许多人所指出的,专有商业编译器的性能一旦经过验证,预计将比初步结果更高。

  这款新 CPU 是后续步骤的基石,为现有瑞萨 MCU 产品组合创建了一个额外的补充选项。瑞萨电子已准备好为客户提供最广泛的解决方案,其中包括不断发展的创新 RISC-V 架构。

("Note: The information presented in this article is gathered from the internet and is provided as a reference for educational purposes. It does not signify the endorsement or standpoint of our website. If you find any content that violates copyright or intellectual property rights, please inform us for prompt removal.")

Online messageinquiry

reading
议程揭晓|6.14深圳见 · 瑞萨RA MCU开发者日
喜报丨瑞萨电子凭借R-Car X5H荣膺第五届知鼎奖“智能驾驶科技创新奖”
2026-06-03 10:49 reading:294
瑞萨丨技术干货|解决方案套件概念:AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通
  电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择,电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵,也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及,用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。  然而,无论是传统机械自行车还是电动自行车,当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的,在性能明显下降或故障真正发生之前,几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本,甚至带来潜在的安全隐患。  瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI),在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化,无需依赖云端连接。  嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行  智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU)),这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®,开发者可以部署高度优化的AI模型,使其完全运行于MCU本地,无需云端计算支持。  这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时,也有效控制了功耗和系统成本,非常适合大规模部署于智能出行设备中。  AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力,全面提升骑行体验:  AI驱动的状态监测  更顺畅、更安全的骑行体验,全面提升用户感受  瑞萨电动自行车概念  AI驱动的状态监测  无论是传统自行车、电动自行车,还是共享出行车队中的自行车,本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况,包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移,这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。  传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动,容易导致突发故障,增加维护成本和运营风险。  通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中,实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式,及早发现机械性能退化的迹象。  关键预测性维护功能包括:  链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时,可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。  齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式,实现早期干预。  轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。  车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析,还可识别车架的松动或结构性变化,从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命  瑞萨如何实现智能自行车监测  要构建高精度的状态监测AI模型,必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。  为此,系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件,并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上,在真实骑行场景中采集振动和运动数据。  数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中,也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据,并进行存储,用于后续的数据标注和AI模型训练。  Figure1.Training Set-up  AI模型开发与部署  在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后,可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型,并针对RA8D1 MCU进行部署优化。  最终选定的模型能够识别七种系统状态:  电动自行车状态:识别空闲与静止状态  链条运行状态:识别正常的正向与反向链条运动  齿轮异常:基于变速器位置检测两种故障状态  后轮结构状态:识别潜在的后轮松动问题  该优化模型在仅占用5KB内存的情况下,实现了99.63%的识别准确率,可高效运行于RA8D1 MCU上。  Figure2.Model Development to Deployment Flow  部署完成后,推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。  AI增强型骑行智能  除状态监测外,AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心,充当中央处理节点,分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。  AI赋能的骑行功能示例包括:  载荷分布检测——通过分析振动与运动信号,系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置,以提升舒适性和踩踏效率。  路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出,从而提升稳定性与能效。  目标检测,实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时,AI模型可识别周围车辆与障碍物,在盲区来车时触发预警。  “See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列,系统可估算周围车辆的来向,并向骑手提供空间方位提示,而无需持续视觉关注。  推动下一代智能出行  AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中,制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。  瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台,构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。  告别突发故障,从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。  准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?
2026-06-02 09:56 reading:319
喜报|瑞萨电子荣获上海繁易“战略合作伙伴”奖
2026-05-29 09:55 reading:407
  • Week of hot material
  • Material in short supply seckilling
model brand Quote
RB751G-40T2R ROHM Semiconductor
MC33074DR2G onsemi
BD71847AMWV-E2 ROHM Semiconductor
TL431ACLPR Texas Instruments
CDZVT2R20B ROHM Semiconductor
model brand To snap up
BP3621 ROHM Semiconductor
STM32F429IGT6 STMicroelectronics
BU33JA2MNVX-CTL ROHM Semiconductor
IPZ40N04S5L4R8ATMA1 Infineon Technologies
TPS63050YFFR Texas Instruments
ESR03EZPJ151 ROHM Semiconductor
Hot labels
ROHM
IC
Averlogic
Intel
Samsung
IoT
AI
Sensor
Chip
About us

Qr code of ameya360 official account

Identify TWO-DIMENSIONAL code, you can pay attention to

AMEYA360 weixin Service Account AMEYA360 weixin Service Account
AMEYA360 mall (www.ameya360.com) was launched in 2011. Now there are more than 3,500 high-quality suppliers, including 6 million product model data, and more than 1 million component stocks for purchase. Products cover MCU+ memory + power chip +IGBT+MOS tube + op amp + RF Bluetooth + sensor + resistor capacitance inductor + connector and other fields. main business of platform covers spot sales of electronic components, BOM distribution and product supporting materials, providing one-stop purchasing and sales services for our customers.

Please enter the verification code in the image below:

verification code