La société polonaise Grinn, spécialisée dans les systèmes embarqués, a récemment dévoilé son module ReneSOM-V2H, un SoM d’IA de vision qui repose sur le processeur Renesas RZ/V2H. Avec des dimensions de seulement 42,6 x 37 mm, Grinn affirme qu’il constitue le plus petit module au monde intégrant ce MPU spécifique de Renesas, s’adressant aux applications d’Edge AI dans des environnements restreints, tels que les caméras intelligentes, la robotique et l’automatisation industrielle, comme le rapporte cnx-software.
4 cœurs Cortex-A55 et 8 TOPS : l’architecture innovante du RZ/V2H
Le SoC RZ/V2H se distingue par son architecture hétérogène, intégrant quatre cœurs Cortex-A55 fonctionnant jusqu’à 1,8 GHz, deux cœurs Cortex-R8 pour le traitement en temps réel jusqu’à 800 MHz, et un cœur Cortex-M33 aligné à 200 MHz pour la gestion des systèmes. Ce module intègre également un accélérateur DRP-AI3, capable d’atteindre jusqu’à 8 TOPS enperformance maximale.
Côté mémoire, le ReneSOM-V2H est compatible avec jusqu’à 8 Go de LPDDR4, et le module peut facilement gérer le stockage via eMMC. En ce qui concerne la connectivité, il offre des options variées telles que PCIe Gen3 avec quatre voies, USB 3.2, USB 2.0 et Gigabit Ethernet. Le module inclut également jusqu’à quatre entrées de caméra MIPI-CSI et une sortie d’affichage MIPI-DSI, permettant une intégration fluide dans les applications de vision.
Jusqu’à 12 mois de réduction du temps de développement : Comparatif avec NVIDIA Jetson Orin Nano
Avec ses spécifications impressionnantes, le module ReneSOM-V2H semble capable de prendre en charge jusqu’à quatre caméras fournissant des débits de données élevés grâce à PCIe Gen3 et USB 3.2. Bien qu’il puisse paraître moins puissant que le NVIDIA Jetson Orin Nano en termes de TOPS (8 contre 20/40), l’architecture DRP-AI3 est souvent plus performante pour des pipelines de vision dédiés, optimisant l’efficacité sans nécessiter de refroidissement actif.
Aucune information n’a été divulguée concernant les logiciels, mais le module reposant sur le SoC Renesas RZ/V2H, il est probable qu’il prenne en charge l’écosystème logiciel proposé par Renesas. Cela inclut un BSP Linux basé sur Yocto, les pilotes DRP-AI, et le backend DRP-AI TVM pour l’optimisation des modèles TensorFlow. De plus, il pourrait intégrer des composants FSP pour les cœurs Cortex-R8 et Cortex-M33, avec des options de développement multi-OS ainsi que le support d’Edge Impulse pour les modèles optimisés par DRP-AI.
Grinn annonce que le choix du ReneSOM-V2H peut réduire les cycles de développement de jusqu’à 12 mois par rapport à une conception chip-down en raison de sa gestion simplifiée des complexités du routage à grande vitesse requises pour le boîtier BGA de 1 368 broches du RZ/V2H. Le module est actuellement en phase d’échantillonnage, et l’entreprise n’a pas encore communiqué en ce qui concerne les tarifs. Des informations complémentaires sont disponibles sur la page produit ainsi que dans l’annonce officielle.