Renesas Electronics Corporation et Fixstars Corporation ont annoncé le développement conjoint d'une suite d'outils permettant l'optimisation et la simulation rapide de logiciels pour les systèmes de conduite autonome (AD) et les systèmes avancés d'assistance au conducteur (ADAS) spécifiquement conçus pour les dispositifs de système sur puce (SoC) R-Car de Renesas. Ces outils permettent de développer rapidement des modèles de réseau avec une reconnaissance d'objets très précise dès le stade initial du développement du logiciel, qui tirent parti des performances du R-Car. Cela réduit les reprises après développement et contribue ainsi à raccourcir les cycles de développement.

Les applications AD et ADAS utilisent l'apprentissage profond pour obtenir une reconnaissance d'objets très précise. Le traitement d'inférence de l'apprentissage profond nécessite des quantités massives de calculs de données et de capacité de mémoire. Les modèles et les programmes exécutables des applications automobiles doivent être optimisés pour un SoC automobile, car le traitement en temps réel avec des unités arithmétiques et des ressources mémoire limitées peut être une tâche difficile.

En outre, le processus allant de l'évaluation à la vérification des logiciels doit être accéléré et des mises à jour doivent être appliquées de manière répétée pour améliorer la précision et les performances. Renesas et Fixstars ont développé les outils suivants conçus pour répondre à ces besoins.