ルネサス エレクトロニクスは2月17日、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転システムに向けて、性能と消費電力の最適化を図り、高い機能安全レベルをサポートする車載向けプロセッサ技術を開発したと発表した。

ルネサスは今回、（1）60.4TOPS（Trillion Operations Per Second）の高いディープラーニング性能と13.8TOPS/Wの高い電力効率を世界最高レベルで両立したCNN（Convolutional Neural Network）ハードウェアアクセラレータコアを開発。また、（2）偶発的に発生するハードウェア故障を高速に検出、制御する高度なセーフティメカニズムを開発した。

これにより、高い故障検出率の検出機構を低消費電力で実現することが可能になる。さらに、（3）SoC上で混在する異なる安全性レベルのソフトウェアタスクを相互干渉なく動作させる機構を開発し、ASIL Dに向けた機能安全の強化も図った。ルネサスは、この技術を車載用SoC（System on Chip）のR-Car V3Uに適用している。

ルネサスは今回の成果を、2021年2月13日から22日までオンラインで開催中の「国際固体素子回路会議 ISSCC 2021（International Solid-State Circuits Conference 2021）」にて発表した。

次世代のADASや自動運転システムに向けて、60TOPSや120TOPSといった高いディープラーニングの性能を、低消費電力で実現することが求められている。加えて自動運転システムでは、物体認知から制御指示までの大半の信号処理において、自動車向け安全規格ISO 26262で最も厳しい安全性レベルとなるASIL Dの機能安全を実現することが課題になっている。ルネサスは、こうしたニーズに応えるため、高いCNN処理性能を優れた電力効率で実現するハードウェアアクセラレータをはじめとする新技術を開発したとしている。

ルネサスが開発し、R-Car V3Uに搭載した新技術は以下の通り。

1.電力効率に優れた高性能CNNハードウェアアクセラレータを開発
次世代のADAS、自動運転システムでは搭載されるセンサの数が増加するため、より高いCNN処理の性能が必要になる。加えて、電力の消費による熱の発生を抑え、重量やコストの点で優れる空冷で動作するECUを実現できることが求められている。ルネサスは今回、ディープラーニング性能に優れたCNNハードウェアアクセラレータコアを開発し、R-Car V3Uには高密度に3つ実装した。加えてR-Car V3Uでは、CNNアクセラレータ専用のメモリを1コアあたり2MB（メガバイト）、合計6MBのメモリを搭載することにより、CNN処理における外付けDRAMとの転送データ量を9割以上削減し、60.4TOPSの高いCNN処理性能と13.8TOPS/Wの優れた電力効率を世界最高レベルで両立することに成功した（注）。
（注）本CNNハードウェアアクセラレータに最適化したネットワークにて測定。

2.自己診断が可能なASIL D向けセーフティメカニズムを開発
自動車向け機能安全規格ISO26262では各機能安全レベルの数値目標（メトリクス）が定められており、最も高い機能安全レベルとなるASIL DのメトリクスはSPFM（Single Point Fault Metrics）が99%以上、LFM（Latent Fault Metrics）が90%以上と、偶発的に発生するハードウェアの故障（ランダムハードウェア故障）を非常に高い割合で検出することが求められる。加えて次世代のADASや自動運転システムでは、運転に対して、よりシステムが関与する割合が増えるため、ASIL Dの対象となる機能はSoC全体に拡大していく。ルネサスは今回、自動運転システム向けSoC全体を対象に、ランダムハードウェア故障を高速に検出、制御するセーフティメカニズムを開発した。対象となる機能に適した故障検出機構を組み合わせることで、低消費電力と高い故障検出率の両立が可能。この機能を搭載したR-Car V3Uは、信号処理の大部分において、ASIL Dのメトリクスを達成する見込みだ。ASIL Dメトリクスを満たすSoCは単独で自己診断が可能であり、自動運転システムにおけるフォールトトレラント設計の複雑さを軽減する。

3.ソフトウェアタスク間の無干渉（FFI）支援機構を開発
機能安全規格に対応する上で、ソフトウェアタスク間の無干渉（FFI: Freedom From Interference）を実現することが重要だ。異なる安全性レベルのソフトウェアが混在する場合、低レベルタスクから高レベルタスクへの従属故障の発生を防ぐことが必要になる。加えてSoCならではの課題として、搭載ハードウェアの制御レジスタや共有メモリへのアクセスのFFIも実現する必要がある。ルネサスは今回、SoC内のインターコネクトを流れる全データを監視し、タスク間の不正なアクセスを遮断することが可能なFFI支援機構を開発した。これにより、SoCで動作するすべてのタスク間のFFIが可能になり、物体認知からレーダやLiDARとのセンサフュージョン、走行計画の立案から制御指示まで、１チップで対応可能なASIL D向けSoCを実現した。

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