来看一个硬核的嵌入式AI选手——瑞萨RZ/V2H。这款微处理器搭载了最新的DRP-AI3技术，AI推理能力相当亮眼：在Dense模型下可达8TOPS，切换到Sparse模型更是直接飙到80TOPS。更难得的是，它的能效比达到了10 TOPS/W。这意味着什么？它既能搞定复杂的实时物体识别与推理任务，功耗又能和传统嵌入式MPU掰手腕，还不需要加散热风扇。下面就来拆解一下，基于RZ/V2H的高性能视觉AI系统方案。

RZ/V2H产品优势

• 瑞萨新一代DRP-AI3翻跟斗，最高8TOPS（Dense）/80TOPS（Sparse）推理能力
• 高能效设计，无需风扇，省下散热组件和系统成本
• 支持4路摄像头并集成ISP处理
• 强实时性CPU，AI控制与系统控制高效协同
• DRP还能给OpenCV这类传统图像处理加速

下图是RZ/V2H的内部结构框图：

RZ/V2H主要功能

CPU：7核铁三角
– 4核Cortex-A55（1.8GHz），主攻Linux上的复杂应用
– 2核Cortex-R8（800MHz），专管实时控制任务
– 1核Cortex-M33（200MHz），用于低功耗状态管理和系统监控

AI推理与图形加速：
– 主角DRP-AI3 AI翻跟斗
– 加上动态可重构处理器（DRP）承接各类并行任务

图形视频处理全家桶：
– 4路MIPI CSI-2 4L摄像头接口
– Arm Mali-C55 ISP，支持4K画质处理
– H.264/H.265编解码，轻松应对视频流
– Mali-G31 GPU，提供3D图形加速
– MIPI DSI 4L显示输出，接屏无压力

高速接口阵容：
– 64位LPDDR4/LPDDR4X内存接口
– 双路千兆以太网
– 2路USB 3.2 Gen2（仅限Host模式）
– 一条PCIe（Gen3/4通道）
– 6路CAN接口，支持CAN-FD

封装信息：
– 19x19mm，1368引脚BGA封装，引脚间距0.5mm

解决方案：高性能视觉AI系统

高端视觉AI MPU的核心，就是瑞萨搞的这套DRP-AI高效翻跟斗和OpenCV图像处理翻跟斗组合。这套组合拳，足以赋能下一代机器人实现实时目标检测。举个例子，扫地机器人可以靠它环顾四周、估算自身位置；工业机器人也能借助摄像头精确识别并抓取指定零件，整个活儿干得干净利落。

系统方案框图一目了然：

系统优势： 借助新一代DRP-AI，稀疏模型下能跑到80TOPS，这为高精度、高速度的图像AI系统铺平了道路。芯片上集成的Cortex-R8双核RTOS处理器，在单芯片里就把机器人所需的实时控制权限给向上提了一档。就算在AI开发方面资历尚浅的朋友，也能借助瑞萨免费预训练的AI应用和AI SDK这套开发环境，快速搭出图像AI系统来跑。

开发环境

瑞萨提供了相当灵活且丰富的AI开发环境，从全套软件开发套件SDK，到多种AI转换工具，再到现成的预训练库，无论是刚入行的新手还是打磨多年的老手，都能在里面找到自己趁手的家伙。

RZ/V2H AI软件开发套件（AI SDK）
这套套件专为RZ/V2H开发板打造，里面除了AI SDK软件包，还配了源代码，上手部署和运行AI应用都非常快。

下面的图展示了如何三步走，就把你需要的AI应用部署到V2H硬件上：

RZ/V2H AI模型转换工具
这里有必要提三个核心工具：

• DRP-AI Translator（DRP-AI转换器）： 它的活儿就是把ONNX格式的训练模型，转换成DRP-AI能直接执行的对象格式。
• DRP-AI TVM： 这个算是DRP-AI转换器在TVM后端的延伸，CPU和DRP-AI可以联手干活，一起把AI模型的推理处理给整利索了。
• DRP-AI EXTENSION： 这是个扩展包，主要是在AI模型训练环境里，专门用来创建稀疏模型。

下面这张图说清楚了这三个工具在RZ/V2H的AI应用开发中各自扮演什么角色：

RZ/V的预训练库——免费AI应用程序库
基于RZ/V的AI应用，仓库里把源代码、预构建的二进制文件以及预训练好的AI模型全给你备齐了。用户按需选自己感兴趣的AI应用类别就行。

如何获取以上开发环境
想要拿到这些资源？瑞萨专门搭了一个一站式的网站指南，上面整合了各类AI应用，找到最新版的软件和工具都不费劲儿。更贴心的是，瑞萨还在持续放出更多开箱即用的AI应用，目的很明确：帮客户把开发周期和难度尽量压下来。