Die Renesas Electronics Corporation und die Fixstars Corporation haben die gemeinsame Entwicklung einer Reihe von Tools bekannt gegeben, die die Optimierung und schnelle Simulation von Software für autonome Fahr- und Fahrerassistenzsysteme (ADAS) ermöglichen, die speziell für die R-Car System-on-Chip (SoC) Bausteine von Renesas entwickelt wurden. Diese Tools ermöglichen die schnelle Entwicklung von Netzwerkmodellen mit hochpräziser Objekterkennung bereits in der Anfangsphase der Softwareentwicklung, um die Leistungsfähigkeit des R-Car zu nutzen. Dies reduziert die Nacharbeit nach der Entwicklung und trägt so zur Verkürzung der Entwicklungszyklen bei.

AD- und ADAS-Anwendungen nutzen Deep Learning, um eine hochpräzise Objekterkennung zu erreichen. Die Verarbeitung von Deep Learning-Inferenzen erfordert große Mengen an Datenberechnungen und Speicherkapazität. Die Modelle und ausführbaren Programme für Automobilanwendungen müssen für ein Automobil-SoC optimiert werden, da die Echtzeitverarbeitung mit begrenzten Recheneinheiten und Speicherressourcen eine anspruchsvolle Aufgabe sein kann.

Außerdem muss der Prozess von der Software-Evaluierung bis zur Verifizierung beschleunigt werden und es müssen immer wieder Aktualisierungen vorgenommen werden, um die Genauigkeit und Leistung zu verbessern. Renesas und Fixstars haben die folgenden Tools entwickelt, um diese Anforderungen zu erfüllen.