RA8

今天给大家介绍瑞萨合作伙伴逐飞科技开发的一款基于RA8系列微处理器的RA8D1为主控的一台智能语音小车，该小车搭载多种传感器模块，能够实现精确的姿态控制、姿态调整、无线图像传输与显示、语音识别和自动抓取等功能。

语音麦轮小车方案

1、小车硬件框架

硬件部分主要以瑞萨RA8D1 MCU为核心，围绕其设计的核心板和扩展板拥有丰富的外设接口和扩展能力。主板通过外部的3S锂电池进行供电，通过高效的LDO为系统提供6V、5V和3.3V等多级电压输出，以满足不同模块的特定供电要求。为简化各个模块的连接，主板的接口按照模块的接口形式进行划分，并确保所有模块的控制线路与核心板已分配引脚进行连接。

2、小车任务概括

小车任务是围绕智能语音交互完成抓取任务，且设计有人机交互，通过屏幕实现信息的输入输出、并且监控车模的姿态、状态以及实时显示由车载摄像头捕获的图像。小车系统内部自动完成的姿态闭环控制，能对车模进行精准的操作。支持局域网内无线图传以及通过语音命令控制车模。在发现目标物体后，通过对小车和机械臂的控制，自动实现对空间物体的定位和抓取。

3、小车主要硬件介绍

RA8微处理器

瑞萨电子RA8D1 MCU系列是业界首款基于Arm® Cortex®-M85（CM85）内核的32位图形微控制器（MCU），能够在480 MHz频率下实现超过3000 CoreMark分数的突破性性能，可支持高分辨率显示和视觉AI应用的卓越图形功能。此系列属于通用型MCU器件，适用于工业自动化、家用电器、智能家居、消费品、楼宇/家居自动化和医疗/保健细分市场中的各种高性能和计算密集型应用场景。

RA8D1 MCU集成了高性能CM85内核和大内存，以及丰富的外设集，包括带并行RGB和MIPI-DSI接口的高分辨率TFT-LCD控制器、2D绘图引擎、16位摄像头接口和多个外部内存接口，经过优化可满足各种图形和视觉AI应用的需求。此类MCU采用176引脚和224引脚封装。

RA8D1

https://www.renesas.cn/cn/zh/products/microcontrollers-microprocessors/ra-cortex-m-mcus/ra8d1-480-mhz-arm-cortex-m85-based-graphics-microcontroller-helium-and-trustzone

RA8核心板

核心板基于RA8芯片进行设计制作，核心板包含晶振、复位、SDRAM、FLASH、BOOT电路，引出了的下载调试接口、TF卡接口、SD卡接口，其他引脚作为连接主板引出。RA8芯片支持外接高达32M的SDRAM作为内存拓展，核心板布局如下图所示：

RA8扩展板

扩展板则基于RA8核心板制作，根据已分配的外设引脚，留出相应的接口，方便后续连接外设模块。扩展板的布局如下图所示：

屏幕模块

RA8芯片带有LCD的MIPI接口，MIPI协议采用了高速差分信号传输技术，可以减少信号干扰和噪声。使用的资源上，MIPI接口的引脚比SPI屏幕更少，通信速度也比常规的SPI或者并口通信快很多，所以方案中选用MIPI接口的3.1寸的IPS屏幕，像素大小为800*480。经过测试，纯刷屏速度能达到50fps+。结合触摸面板，便可以做到非常好的交互体验。

电机驱动模块

麦轮小车有4个电机，在小车上采用两块DRV8701E双H桥电机驱动模块来驱动车模的四个轮子，实现了对每个轮子的独立电机控制，在方案中使用RA8的General PWM Timer（GPT）外设作为PWM输出控制，对每一路的PWM输出精确控制。

摄像头模块

选用了OV2640彩色摄像头，它支持直接输出JPEG格式的图像数据。这一特性极大地简化了图像处理流程，RA8的16位摄像头接口CEU，不管是摄像头的RGB数据还是JPEG数据，都能通过CEU外设进行采集。通过CEU，最大可以采集2560*1920分辨率的图像。

4、小车主要软件介绍

软件流程

RA8配套的支持包中就包含了多个系统的支持，在工程创建的过程中选择需要使用的系统，后续便自动将对应的系统文件添加到工程中。方案中选择了FreeRTOS系统作为整体任务的分配以及管理，任务如下图所示：

屏幕GUI控制

该方案为了实现更为直观和用户友好的操作体验，利用了图形用户界面（GUI）组件来展示摄像头捕获的实时图像以及关键参数。通过GUI的设计，不仅能够确保图像的清晰显示，还能够对界面布局和参数展示进行优化，从而提升视觉效果和用户交互的便捷性。

在GUI的设计上，选择了LVGL作为框架，并利用GUI-Guider软件进行初步设计。通过这个软件，能够快速搭建出所需的界面布局，随后将生成的源代码集成到项目中，随后为界面元素添加了参数设置和按键操作的回调函数来实现完整的交互功能。

语音处理

语音命令包括“前进”、“后退”、“左移”、“右移”、“左转”、“右转”、“停止”、“抓取”。在上位机中点击录音，然后对着麦克风口述上述命令之一，上位机会通过WIFI下方音频数据。单片机接收到音频数据后，在本地完成语音识别的算法，并根据命令来控制车模运动。

本方案通过电脑采集音频数据，进行幅值归一化处理后，通过WIFI发送到车模单片机。通过RA8单片机使用WIFI-UART模块和DMA接收数据，并通过运行在RA8上的语音识别算法进行处理。语音识别算法采用将音频信号转换为语谱图，再利用卷积神经网络（CNN）模型进行识别的方法。模型训练后，提取网络结构和权重参数，RA8单片机根据模型输出的向量确定命令，然后将识别结果显示在屏幕上，最后由控制线程完成小车的控制和机械臂抓取控制。

5、总结

以上便是此次基于瑞萨RA8的麦轮语音小车方案的技术分享，本项目使用了Arm® Cortex®-M85内核的RA8D1作为主控芯片，制作了一辆集成了多种功能的语音麦轮小车。

方案利用RA8芯片的强大性能和丰富外设接口，实现了一个语音命令的闭环控制系统，通过陀螺仪和编码器数据进行实时计算和调整，确保了车模的精确控制。通过RA8独有的CEU外设和芯片的高性能实现图像的实时获取、传输以及解压显示。此外，方案还采用了基于梅尔倒谱系数（MFCC）算法和卷积神经网络（CNN）模型的语音识别技术，实现了对语音命令的快速识别和响应，使得小车能够根据语音指令进行相应的动作，展示了RA8 MCU在智能设备领域的强大应用潜力。

来源：瑞萨嵌入式小百科

免责声明：本文为转载文章，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。本文所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请联系小编进行处理（联系邮箱：cathy@eetrend.com）。

围观 58

Helium指令集

这里介绍的是Helium的汇编语言指令集，虽然大部分程序员不会直接使用这些指令，而是通过C语言或者高级语言编程实现，但是了解汇编语言指令集，可以有如下收获：

在优化C代码时，为了确定其是否被充分地矢量化，能够审视编译器的输出以及熟悉指令集是非常有帮助的。
当调试不能正常工作的代码时，通过阅读反汇编代码去理解每一行发生了什么，对于寻找代码的问题是非常有用的。
了解指令集可能有助于编写高效的代码，甚至节省功耗，尤其是在使用原语函数的情况下。

Helium指令结构和其他Cortex-M处理器中的VFP（浮点）指令结构是相似的。

Helium指令格式如下：

Helium指令都是以字母V开始的，然后跟着如下符号，符合中的{}是可选的，<>是必须出现的：

mod：指令修饰符，可能没有，也可能是Q（saturating）饱和，H（halving）减半，D（doubling）加倍，R（rounding）四舍五入中的一个。
op：具体操作，例如ADD（相加），SUB（相减），CMP（比较）等。
shape：有些指令中，可以选择性的指定L（long）或N（narrow），这是 “形态” 相关的修饰符。
- L：Long表示输入元素在操作前会被扩宽。1个8位的元素可能会被扩宽为16位或32位，或者1个16位元素被扩宽为32位。
- N：Narrow表示输入元素在操作前会被压缩。
extra：有些指令中的特定修饰符，可能是T（top），B（bottom），A（accumulate），X（exchange）或者V（across）中的一个。
cond：此处指定的条件仅适用于VPT（Predication）模块。可能是T（Then）或者E（Else）。
.dt：数据类型，可能是F（float）浮点，I（integer）整数，S（signed）有符号，U（unsigned）无符号。
dst：目标寄存器，可以是通用寄存器（R）或者矢量寄存器（Q）。
src：源寄存器，可以是通用寄存器（R）或者矢量寄存器（Q）。
rot：旋转，用于一些操作复数的指令。

下面给出一条指令示例展示：

VLDRW.U32 Q0, [R0]

该指令中的首字母是V，表示这是一条Helium（或是Neon，或者浮点）指令，LDR表示寄存器从内存加载内容，W表示按字大小操作，<mod>，<shape>，<extra>都为空，数据类型是U32，无符号32位整数。加载的目标是128位寄存器Q0（矢量寄存器），源是标量寄存器R0指向的内存地址。该指令表示将从R0存储的地址中加载4个32位宽的数据到Q0寄存器中。

Helium指令分类如下：

Helium编程方式

Helium编程方式目前来说，一共4种。

矢量库
自动矢量化
原语函数（intrinsics）编程
汇编指令编程

矢量库

目前，ARM CMSIS DSP和NN是已经对Helium优化好的Helium矢量库。使用矢量库来进行Helium编程，是最简单的方法。

CMSIS DSP是数字信号处理函数库，具有针对8位整数，16位整数，32位整数和32位浮点数的不同函数，提供了丰富的函数，包括基本数学函数，复数数学函数，滤波器函数，变换函数，矩阵操作函数，电机控制函数，插值函数，统计函数等。该库包含了这些函数的Helium优化版本，并不断更新迭代中。
CMSIS NN是神经网络函数库，以最小的内存开销针对Cortex-M处理器优化的软件内核，同样地，这些函数也可以利用Helium得到最优性能。

CMSIS矢量库中的函数代码有3个C预处理器定义来选择Helium版本。

#define ARM_MATH_HELIUM
#define ARM_MATH_MVEI       //支持整型Helium
#define ARM_MATH_MVEF       //支持浮点型Helium

比如CMSIS DSP中的 arm_clip_f32函数，可以看到该函数已经使用了Helium原语函数。

比如CMSIS NN中的arm_nn_lstm_update_cell_state_s16函数，可以看到该函数使用了Helium原语函数。

当使用矢量库的时候，不同编译器中的MVE设置

Keil MDK 5（5.38以上版本）

在图标“Options for target”中选择“Target”页面中的“Vector Extensions”,通过下拉列表选择

“Not Used”（不使用helium，即宏ARM_MATH_HELIUM没有被定义，使用标量相关函数）。
“Integer”（宏ARM_MATH_HELIUM和ARM_MATH_MVEI被定义，使用整型Helium）。
“Integer + Floating Point” （宏ARM_MATH_HELIUM，ARM_MATH_MVEI和ARM_MATH_MVEF被定义，使用整型和浮点型Helium）。

IAR EWARM（v9.40.1以上版本）

通过右键选择项目名称后，在 “Options”中的“General Options”页面下的“32-bit”中的“Advanced SIMD(NEON/HELIUM)”。

勾选（即选中，ARM_MATH_HELIUM，ARM_MATH_MVEI和ARM_MATH_MVEF被定义，使用整型和浮点型Helium）。
不勾选（即不选中），编译的时候会报“MVE support not enable”错误。

e2 studio

e2 studio中可以使用LLVM或者GCC工具链，在使用矢量库的时候，不需要设置，默认是启用的。如果通过设置编译参数来禁用，编译的时候会报“MVE support not enable”错误。

自动矢量化

自动矢量化就是编译器在C/C++代码中自动检测到可以使用Helium指令并执行优化的过程。优化后的代码在速度和尺寸方面可能与手工优化的汇编代码或包含原语函数的C代码一样高效，这只需要很少的时间去编写和调试代码，而且无须对目标微架构有详细了解。C代码也更有可移植性。

如下面的代码，这是一种很常见的普通写法，一个for循环里面做一些逻辑判断处理。

通过使用自动矢量化后的反汇编代码如下，红色框部分的代码里面已经出现了Helium的汇编指令。

自动矢量化和编译器的优化等级设置有关，当Arm Complier 6和LLVM编译器的优化等级为-O2或者更高时，自动矢量化默认使能，在MDK Arm Complier 6中可以使用“-fno-vectorize”选项可以禁止自动矢量化。当优化等级为-O1时，自动矢量化默认禁止，使用“-fvectorize”选项可以使能自动矢量化，当优化等级为-O0时，自动矢量化总是被禁止。其他编译器的行为可能不同，具体可以查阅对应的文档。

原语函数（intrinsics）编程

原语函数是允许利用Helium而不必直接编写汇编代码的一组C/C++函数。ACLE文档中包括Helium原语规范。目前最新的文档为mve-2021Q4。原语函数的实现包含在arm_mve.h文件中。函数包含简短的汇编语言部分，它们被内联到调用的代码中。

ACLE文档

https://github.com/ARM-software/acle/releases/tag/r2023Q2

使用原语函数有如下优点：

程序员能够直接访问Helium指令集，这允许编写充分优化的代码，利用所有Helium特性。
C/C++可用于大多数代码，只有当需要优化而矢量化C编译器无法执行优化时，才会使用Helium原语。这就意味着只有在必要时才使用底层代码。
相比于采用汇编语言编写的代码，含有Helium原语的C和C++代码可以移植到一个新的平台，仅需要少量修改，甚至无须修改。
使用原语避免了很多与直接使用汇编语言编码相关的难点。

完整的指令列表详见：

https://developer.arm.com/architectures/instruction-sets/intrinsics/

原语函数中，Helium矢量数据类型名字模式如下所示，这在“arm_mve.h”中有详细定义和描述。

<type><size>x<number_of_lanes>_t

type：元素类型，可能是int整形，uint无符号整形，float浮点。
size：元素大小，可能是8位，16位，32位。
number_of_lanes：通道总数。可以是16通道，8通道，或者4通道。

如：

uint8x16_t是一个描述16个无符号8位的矢量。

int16x8_t是一个描述8个16位的矢量。

float16x8_t是一个描述4个16位浮点数（半精度）的矢量。

float32x4_t是一个描述4个32位浮点数（单精度）的矢量。

注：Helium是128位寄存器，它的元素大小和通道总数相乘的结果只能是128，不能是64，也就是说，不支持int8x8_t/uint8x8_t/int16x4_t/uint16x4_t/float16x4_t/float32x2_t数据类型。这点和Neon是不同的。Neno可以支持64和128。

Helium矢量数组结构体类型如下：

<type><size>x<numbe_of_lanes>x<length_of_array>_t

可以发现，矢量数组结构体名字只比单个矢量数据类型多了一个length_of_array。它表示一共有几个helium寄存器组成，即helium寄存器的数量。在该结构体中，包含一个名为val的元素，此结构体类型映射Helium加载和存储操作访问的寄存器，Helium可以用一条指令加载/存储多达4个寄存器。结构定义示例如下：

struct int16x8x2_t

{

int16x8_t val[2];

};

此结构类型仅由加载、存储、转置、交织和去交织指令使用；要对实际数据执行操作，请从各个寄存器中选择元素。如：<var_name>.val[0] 和<var_name>.val[1]。

下图代码片段是使用原语函数进行矢量相乘的例子。

原语编程里面还涉及原语预测，原语尾部处理等知识，本处不在展开说明，详细信息可以访问arm官网查阅相关文档了解和学习。

汇编语言编程

在汇编代码中直接编写Helium指令是很没有必要的，通常只会在特殊的场景下才会这样做。即当编程人员可以比编译器更好地分配寄存器时，比如有太多重写变量和输入输出变量。

下图所示为复数矢量点积的汇编语言代码。

相关链接：RA8 Cortex-M85 Helium入门指南（1）

来源：瑞萨嵌入式小百科

围观 49

瑞萨电子在2023年10月底推出强大的RA8系列MCU，具备突破性的3000 CoreMark，并可满足客户应用所需的完全确定性、低延迟及实时操作要求。RA8系列MCU同时也是业界首款采用Arm® Cortex®-M85处理器的产品，能够提供卓越的6.39 CoreMark/MHz性能——这一性能水平将使系统设计人员能够使用RA MCU替代应用中常用的微处理器（MPU）。全新系列产品是广受欢迎的基于Arm Cortex-M处理器的RA产品家族中的一员。此外，为其它RA产品构建的现有设计可以轻松移植到新型RA8 MCU上。

新型RA8系列MCU部署了Arm Helium™技术，即Arm的M型矢量扩展单元（M-profile Vector Extension——MVE）。MVE是ARM v8.1M架构中非常重要的一部分。目前ARM v8.1M架构下的内核包括Cortex®-M52、Cortex®-M55、Cortex®-M85三种。下面的表格Arm Cortex-M Processor Comparison Table详细展示了从Arm®v6到Arm®v8.1M内核之间的不同。可以容易地发现，Cortex®-M85是目前性能最强的Arm® Cortex®-M内核MCU。

您可点击链接打开获取该表格原文：

Arm Cortex-M Processor Comparison Table

https://armkeil.blob.core.windows.net/developer/Files/pdf/product-brief/arm-cortex-m-processor-comparison-table.pdf

Arm v8.1-M架构是Arm v8-M架构的扩展版本。除了新的矢量指令集架构（Helium）以外，还有几个其他新特性：

循环和分支增强的附加指令集（低开销分支扩展，Low Overhead Branch Extension）。
支持半精度浮点指令。
调试功能增强，包括性能监测单元（Performance Monitoring Unit，PMU）和针对信号处理应用程序开发的调试附加功能支持。
用于FPU的TrustZone管理增强指令集。
非特权调试扩展。
内存保护单元（Memory Protection Unit，MPU）提供了一个新的内存属性，即“特权模式下永不执行”（Privileged eXecute Never，PXN）的属性。这允许当CPU处于特权模式下时阻止执行任意代码，而这些代码可能已经写入了用户空间。这是一个重要的安全特性。
可靠性、可用性及可维护性（Reliability，Availability and Serviceability，RAS）扩展。

引入Helium是为了在Cortex®-M内核MCU上实现更高效的DSP类和机器学习操作。它和Cortex®-A内核MPU中Neon有很多相似之处。Neon和Helium都使用FPU中的寄存器作为矢量寄存器。两者都使用128位向量，并且许多向量处理指令对于两种体系结构都是通用的。然而，Helium是一种全新的设计，可在小型处理器中实现高效的信号处理性能。它为嵌入式用例提供了许多新的架构功能，因为它针对面积（成本）和功耗进行了优化，为M-Profile架构带来了类似Neon的功能（Cortex-A的SIMD注指令）。Helium经过优化，可有效利用较小Cortex-M内核中的所有可用硬件。下表详细给出了Helium和Neon之间的对比信息。

Helium与Neon对比表

注：SIMD（Single Instruction Multiple Data）即单指令多数据，表示在该硬件中的多个处理单元中可以同时对多个数据项执行相同的操作，也就是说，CPU可以同时执行并行计算，但只有一个指令正在执行。这是数据级的并行。

目前有许多系统将Cortex-M处理器和专用可编程的DSP处理器结合来使用。Helium允许这样的系统只用一个处理器来实现。这样做有如下优点：

从软件开发的角度来看，它允许使用单个工具链，而不是分别对CPU和DSP使用各自的编译器和调试器。这就意味着程序员只需要熟悉一种架构。
消除了对处理器间通信的需求，这点可能非常重要，因为要对实时交互的两个运行时处理器中的不同软件进行调试既困难也耗时。
Cortex-M系列的CPU相比专用DSP而言，更易于编程。
在硬件设计层面，使用一个处理器（而不是两个处理器）可以简化系统，从而减少芯片面积和成本，并缩短开发周期。

在详细介绍Helium之前，我们现在来聊聊标量和矢量的概念。

数学和物理世界中的观点

标量是一个只要大小的量

- 比如纯数字，质量，速率，温度，体积等

矢量是一个有大小而且有方向的量

- 比如速度，加速度，位移，重力，摩擦力等

计算机科学世界中的观点

标量（处理器）是一次性处理一个数据元素的处理器。

- 通常用来处理通用的计算任务，如文字处理和电子表格。

- 功耗低，价格便宜。

矢量（处理器）是一次性对多组数据（每组一般为两个数据）成批地进行同样的运算，得到一批结果的处理器。如一次将100个加数与100个被加数相加，同时得到100个和的运算。

- 对于图像，视频，音频数据处理等需要并行处理大量数据的任务特别有用。

- 也可用于科学计算，加速复杂算法的处理。

- 功耗高，价格稍高。

Helium寄存器、数据类型和通道

Helium寄存器是128位的，一共有8个Helium寄存器，寄存器数量不可修改。它和浮点单元（FPU）共同使用。在FPU中使用S0~S31来访问32个单精度（32位）寄存器，同样的硬件寄存器也可看做16个双精度（64位）寄存器D0~D15。例如，D0和S0、S1共用64位相同的硬件寄存器。在Helium架构中，Helium使用8个矢量寄存器Q0~Q7。这就意味着，Helium寄存器Q0和S0~S3、D0~D1浮点寄存器使用相同的物理寄存器，Q1和S4~S7、D2~D3浮点寄存器使用相同的物理寄存器，其他Helium寄存器以此类推。因为Helium寄存器重用了标量FPU寄存器，所以当发生异常时无须使用额外的资源去保存和恢复这些寄存器（同样不影响中断延迟）。

每个Helium寄存器都可以划分为8位，16位，32位宽的通道。每个通道可以被一条指令看作：

整型数值（8/16/32位宽）
定点饱和值（Q7/Q15/Q31）
浮点数值（半精度FP16/单精度FP32）

下图是一个矢量寄存器相加的示例。Helium寄存器q5和q0都是8个int16的元素数据（8个通道），将他们相加的结果存在q0中。

Helium允许矢量中的每个通道有条件地执行，这称作通道预测。矢量预测状态和控制寄存器（VPR）保存每个通道的条件值。某些矢量指令（比如矢量比较VCMP）可以改变VPR中的条件值，当这些条件值被设置好以后，接下来就可以使用VPT（矢量条件预测）指令，以每个通道为基础在矢量预测中实现条件执行。

来源：瑞萨嵌入式小百科

围观 184

集成Helium的RA8 MCU支持什么？

Helium性能提升是通过处理宽128位矢量寄存器来实现的，这些寄存器可以通过一条指令保存多个数据元素（SIMD）。在流水线执行阶段，可能会有多个指令重叠。Cortex-M85是一个双节拍CPU内核，可以在一个时钟周期内处理两个32位数据字，如图1所示。乘法累加操作需要从内存加载到向量寄存器，然后进行乘法累加，这可能会在从内存加载下一个数据的同时发生。加载和乘法的重叠使CPU的性能是同等标量处理器的两倍，而不会造成面积和功耗上的损失。

图1 CM85是一个双拍CPU

这意味着每个时钟周期可以处理两个32位字

Helium引入了150条新的标量和矢量指令，用于加速信号处理和机器学习，包括：

低开销分支扩展（LOBE），用于优化分支和环路操作
允许有条件地执行向量中每个通道的通道预测
用于读取和写入非连续内存位置的矢量收集-加载和分散存储指令，在实现循环缓冲区时很有用
DSP算法中使用的复数的算术运算，例如加法、乘法、旋转
DSP功能，例如用于FIR滤波器的循环缓冲器、用于FFT实现的位反转寻址、图像和视频处理中的格式转换
支持有限域算术、加密算法和纠错的多项式数学
支持音频/图像处理中使用的8、16和32位定点整数数据，以及用于信号处理的ML和半精度、单精度和双精度浮点数据

这些特性使支持Helium的MCU特别适合AI/ML和DSP类型的任务，而无需在系统中使用额外的DSP或硬件AI加速器，从而降低成本和功耗。

采用RA8M1 MCU的语音AI应用

瑞萨在一些AI/ML用例中成功展示了Helium的这种性能提升，与Cortex-M7 MCU相比，性能显着提升——在某些情况下超过3.6倍。其中一个应用是在RA8M1上运行的语音命令识别用例，它实现了深度神经网络（DNN），该网络经过数千种不同的声音进行训练，并支持40多种语言。此语音应用程序对简单的关键字识别进行了增强，并支持自然语言理解（NLU）的修改形式，该形式不仅依赖于命令单词或短语，而是寻找意图。这样就可以使用更自然的语言，而不必记住确切的关键词或短语。

语音实现利用了带有Helium的Cortex-M85内核上提供的SIMD指令。RA8M1具有大容量内存、支持音频采集，最重要的是，Cortex-M85内核和Helium实现了高性能和ML加速，因此非常适合此类语音AI解决方案。即使该解决方案在有和没有Helium的情况下初步实现也表明，与基于 Cortex-M7的MCU相比，提高了2倍以上的推理性能，如图2所示。

图2 RA8M1 MCU上的语音AI应用展示了CM85在有和没有 Helium的情况下比CM7的性能改进

很明显，采用Helium的RA8 MCU无需任何额外的硬件加速即可显著提高神经网络性能，从而为实现更简单的AI和机器学习用例提供了低成本、低功耗的选择。

引用

本文引用了以下文档：

“Arm® Helium™ Technology，M-Profile Vector Extension（MVE）for Arm® Cortex-M® Processors”，作者：Jon Marsh，Arm

“Armv8.1-M 架构简介”，作者：Joseph Yiu，Arm，2019年2月

资源

RA8M1产品详细介绍页

https://www.renesas.cn/cn/zh/products/microcontrollers-microprocessors/ra-cortex-m-mcus/ra8m1-480-mhz-arm-cortex-m85-based-microcontroller-helium-and-trustzone

工程师博客：终端AI在嵌入式视觉应用中的革命

https://www.renesas.cn/cn/zh/blogs/revolution-endpoint-ai-embedded-vision-applications

阅读应用说明，详细了解携带Helium的RA8 MCU 的性能优势

renesas.cn/cn/zh/document/apn/high-performance-ra8-using-cm85-core-helium-v10

RA8系列产品介绍

RA8系列目前已有3款产品量产，包含RA8M1、RA8D1 及RA8T1。

RA8M1

此产品是RA8系列主流通用型MCU，适用于工业自动化、家用电器、智能家居、消费品、楼宇/家居自动化和医疗/保健细分市场中的各种高性能和计算密集型应用场景。同时由灵活软件包（FSP）和一整套软硬件开发工具提供全面支持。

RA8D1

此产品针对HMI应用，集成了高性能CM85内核和大内存，以及丰富的外设集，包括带并行RGB和MIPI-DSI接口的高分辨率TFT-LCD控制器、2D绘图引擎、16位摄像头接口和多个外部内存接口，经过优化可满足各种图形和视觉AI应用的需求。同时由灵活软件包（FSP）和一整套软硬件开发工具提供全面支持。

RA8T1

此产品针对电机应用，不仅集成了高达2MB的大容量闪存、1MB SRAM（包括TCM）、PWM定时器、模拟功能、多种连接功能，还支持高级安全特性和安全功能。RA8T1产品组通过其高性能和丰富的集成功能，在用户系统上实现高级电机控制或附加功能。RA8T1产品组支持灵活配置软件包（FSP）和合作伙伴生态系统，以及电机控制评估套件、软件和工具。

您可点击链接进入瑞萨技术论坛：

https://community-ja.renesas.com/zh/forums-groups/mcu-mpu/

来源：瑞萨嵌入式小百科

围观 16

随着物联网的爆炸式增长，设备通过无处不在的有线和无线连接相互连接和通信。这种超连接性允许收集大量数据，然后将这些数据进行收集、分析从而做出明智的决策。从数据中获取见解并根据这些见解做出自主决策的能力是人工智能（AI）的本质。人工智能（AI）和物联网（IoT）或人工智能物联网（AIoT）的结合，可以创建“智能”设备，这些设备可以从数据中学习并在没有人为干预的情况下做出决策。

在边缘设备上构建智能的趋势有以下几个驱动因素：

边缘决策可减少与云连接相关的延迟和成本，并使实时操作成为可能
云带宽不足导致计算和决策需要边缘设备
安全性是一个关键的考虑因素 - 对数据隐私和机密性的要求推动了在设备本身上处理和存储数据的需求

因此，边缘人工智能具有自主性、更低延迟、更低功耗、更低带宽要求、更低成本和更高安全性等优势，所有这些都使其对新兴应用和用例更具吸引力。

AIoT为MCU开辟了新的市场，使越来越多的新应用和用例成为可能，这些应用和用例可以使用MCU与某种形式的AI加速相结合，以促进边缘和端点设备的智能控制。这些支持AI的MCU为计算和机器学习（ML）提供了独特的DSP功能，并用于关键字识别、传感器融合和振动分析等各种应用。更高性能的MCU可实现更复杂的视觉和成像领域的应用，如人脸识别、指纹分析和物体检测。

神经网络用于AI/ML应用，例如图像分类、人员检测和语音识别。这些是用于实现机器学习算法的基本构建块，并广泛使用线性代数运算，例如用于推理处理、网络训练和权重更新的点积和矩阵乘法。正如您可能想象的那样，将AI构建到边缘产品中需要处理器具有强大的计算能力。这些新兴AI应用的设计人员需要满足对更高性能、更大内存和更低功耗的需求，同时保持低成本。在过去的日子里，这是GPU和MPU的职权范围，它们具有强大的CPU内核、大内存资源和用于分析的云连接。最近，可以使用AI加速器从主CPU卸载此任务。其他边缘计算应用（如音频或图像处理）需要支持快速乘法累加运算。通常，设计人员选择在系统中添加DSP来处理信号处理和计算任务。所有这些选项都提供了所需的高性能，但会大大增加系统成本，并且往往更耗电，因此不适合低功耗和低成本的端点设备。

MCU如何填补这一空白？

更高性能MCU的出现使得低成本、低功耗的边缘AIoT成为现实。AIoT是通过最新MCU更高的计算能力以及更适合这些终端设备中使用的资源受限MCU的轻量级神经网络模型来实现的。与MPU或DSP相比，基于MCU的物联网设备上的AI可实现实时决策和更快的事件响应，并且还具有更低的带宽要求、更低的功耗、更低的延迟、更低的成本和更高的安全性等优势。MCU还提供更快的唤醒时间，从而实现更快的推理时间和更低的功耗，以及与存储器和外设的更高集成度，以帮助降低成本敏感型应用的整体系统成本。

基于Cortex-M4/M33的MCU可以满足更简单的AI用例的需求，例如性能需求较低的关键字识别和预测性维护任务。然而，当涉及到更复杂的用例时，如视觉AI（目标检测、姿态估计、图像分类）或语音AI（语音识别、NLP），需要更强大的处理器。较旧的Cortex-M7内核可以处理其中一些任务，但推理性能较低，通常仅在2-4 fps范围内。

我们需要的是具有AI加速功能的更高性能微控制器。

RA8系列高性能AI MCU简介

全新RA8系列MCU采用基于Arm v8.1M架构的Arm Cortex-M85内核和7级超标量流水线，可提供计算密集型神经网络处理或信号处理任务所需的额外加速。

Cortex-M85是性能最高的Cortex-M内核，配备Helium™，即Arm v8.1M架构中引入的Arm M -Profile矢量扩展（MVE）。Helium是一种单指令多数据（SIMD）向量处理指令集扩展，它可以通过使用单个指令处理多个数据元素来提升性能，例如在多个数据上重复乘法累加。与较旧的Cortex-M7内核相比，Helium显著加速了资源受限的MCU器件中的信号处理和机器学习能力，并在ML任务中实现了前所未有的4倍加速，在DSP任务中实现了前所未有的3倍加速。RA8 MCU具有大容量内存、高级安全性以及丰富的外设和外部接口，非常适合语音和视觉AI应用，以及需要信号处理支持的计算密集型应用，例如音频处理、JPEG解码和电机控制。

有关瑞萨RA MCU的更多信息请访问：

RA MCU

https://www.renesas.cn/cn/zh/products/microcontrollers-microprocessors/ra-cortex-m-mcus

您可识别下方二维码或复制网址到浏览器中打开进入瑞萨技术论坛：

https://community-ja.renesas.com/zh/forums-groups/mcu-mpu/

来源：瑞萨嵌入式小百科

围观 27

基于Arm^® Cortex^®-M85处理器的RA8T1 MCU产品群，为工业、楼宇和家庭自动化应用提供低功耗操作和专用模拟功能

2024 年 1 月 30 日 - 全球半导体解决方案供应商瑞萨电子（TSE：6723）今日宣布推出基于Arm^® Cortex^®-M85处理器的RA8T1微控制器（MCU）产品群，可满足工业、楼宇自动化，以及智能家居等应用中常见的电机、电源和其它产品的实时控制要求。

基于Arm Cortex-M85处理器的RA8T1高性能MCU产品群，针对电机控制和逆变器应用进行优化

瑞萨RA家族MCU产品阵容

RA8T1产品群是瑞萨RA8系列的第三款产品。所有RA8系列产品均具备6.39 CoreMark/MHz^（注）的突破性性能，并采用高性能Arm Cortex-M85处理器和Arm的Helium™技术，能够在数字信号处理器（DSP）和机器学习（ML）方面获得相比Cortex-M7内核高4倍的性能提升。这一性能提升可用于拓展电机预测性维护等AI功能，从而减少代价高昂的停机时间。

针对电机控制优化的功能

全新 RA8T1产品具有先进的PWM定时功能，如三相互补输出、0%和100%占空比输出功能、双缓冲比较匹配寄存器，和五种相位计数模式。其模拟功能包括12位ADC、12位DAC，以及用于电压和电流测量及过流保护的高速比较器。RA8T1 MCU还带来多种通信功能，包括SCI、SPI、I2C/I3C、CAN/CAN-FD、以太网和USB-FS。当检测到异常时，RA8T1 MCU提供端口输出关断功能，这对于电机控制来说，是一项重要的安全功能。这些功能与先进的定时器和瑞萨的电源管理专业技术相结合，使客户能够构建全面的低功耗电机控制解决方案。

瑞萨在电机控制嵌入式处理领域的卓越地位

瑞萨持续推出电机控制专用MCU，已拥有超过10年的历史。公司每年向全球数千家客户交付超过2.3亿颗电机控制嵌入式处理器。除丰富的RA MCU家族外，瑞萨还在其32位RX产品家族、16位RL78 MCU，和64位RZ MPU产品线中提供电机控制专用器件。此外，瑞萨还发布了业界首款基于RISC-V的电机控制专用ASSP。

Daryl Khoo, Vice President of the Embedded Processing 1^st Division at Renesas表示：“瑞萨已经成为电机控制领域的市场佼佼者，为智能家居、楼宇和工厂自动化系统带来非常广泛的MCU产品组合。这些MCU的性能在需要精密算法和应用软件以可靠、安全、稳定方式运行的高速电机控制中至关重要。RA8T1 MCU带来前所未有的CPU动力以及Helium技术的产品组合，使我们的客户能够在不需要额外硬件的情况下，更加灵活地实现智能（AI/ML）解决方案。”

所有RA8产品还提供先进的安全性，包括Arm TrustZone^® 技术、瑞萨安全IP (RSIP-E51A)、在不可变存储中采用第一级引导加载程序的安全启动，以及指针验证和分支目标识别（PACBTI）安全扩展。

RA8T1产品群MCU的关键特性

内核：480 MHz Arm Cortex-M85，包含Helium和TrustZone技术
存储：集成2MB/1MB双区闪存和1MB SRAM（包括128KB TCM，512KB ECC保护）
模拟外设：先进的18通道PWM定时器、12位ADC、12位DAC、高速比较器
通信外设：以太网MAC、USB-FS、CAN-FD、I2C/I3C、SPI、SD和MMC存储卡接口
高阶安全性：优化加密算法、TrustZone、安全启动、不可变存储、带DPA/SPA攻击保护的防篡改功能、安全调试、安全工厂编程和生命周期管理支持
封装：100引脚、144引脚和176引脚LQFP，224引脚BGA

新型RA8T1产品群MCU由瑞萨灵活配置软件包（FSP）提供支持。FSP带来所需的所有基础架构软件，包括多个RTOS、BSP、外设驱动程序、中间件、连接、网络和安全堆栈，以及用于构建复杂AI、电机控制和云解决方案的参考软件，从而加快应用开发速度。它允许客户将自己的既有代码和所选的RTOS与FSP集成，为应用开发打造充分的灵活性。借助FSP，可轻松将现有设计迁移至新的RA8系列产品。

成功产品组合

瑞萨将全新RA8T1产品群MCU与其产品组合中的众多兼容器件相结合，创建了广泛的“成功产品组合”，包括20KW三相PFC逆变器。这些“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的产品，具备经技术验证的系统架构，带来优化的低风险设计，以加快产品上市速度。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品，推出超过400款“成功产品组合”，使客户能够加速设计过程，更快地将产品推向市场。更多信息，请访问：renesas.com/win。

供货信息

RA8T1产品群MCU和FSP软件现已上市。此款全新MCU由瑞萨的灵活电机控制开发套件（Flexible Motor Control development kit）及瑞萨电机工作台开发工具（Renesas Motor Workbench development tool）提供支持。其中，前者可轻松评估采用永磁同步电机（无刷直流电机）的电机控制，并构建了一个涵盖瑞萨RA和RX产品家族众多电机控制MCU的通用设计平台，从而实现IP在多款产品间的迁移。以上产品更多相关信息，请访问：renesas.com/RA8T1。样品和套件可在瑞萨网站或通过分销商订购。

瑞萨MCU优势

作为全球卓越的MCU产品供应商，瑞萨电子的MCU近年来的平均年出货量超35亿颗，其中约50%用于汽车领域，其余则用于工业、物联网以及数据中心和通信基础设施等领域。瑞萨电子拥有广泛的8位、16位和32位产品组合，是业界优秀的16位及32位MCU供应商，所提供的产品具有出色的质量和效率，且性能卓越。同时，作为一家值得信赖的供应商，瑞萨电子拥有数十年的MCU设计经验，并以双源生产模式、业界先进的MCU工艺技术，以及由200多家生态系统合作伙伴组成的庞大体系为后盾。关于瑞萨电子MCU的更多信息，请访问：renesas.com/MCUs。

（注）EEMBC的CoreMark^®基准，用于测量嵌入式系统中使用的MCU和CPU性能

关于瑞萨电子

瑞萨电子（TSE: 6723），科技让生活更轻松，致力于打造更安全、更智能、可持续发展的未来。作为全球微控制器供应商，瑞萨电子融合了在嵌入式处理、模拟、电源及连接方面的专业知识，提供完整的半导体解决方案。成功产品组合加速汽车、工业、基础设施及物联网应用上市，赋能数十亿联网智能设备改善人们的工作和生活方式。更多信息，敬请访问renesas.com。关注瑞萨电子微信公众号，发现更多精彩内容。

围观 24

瑞萨基于Arm^® Cortex^®-M85处理器的产品在优化图形显示功能的同时，为楼宇自动化、智能家居、消费及医疗应用带来超高性能和领先的安全性

全球半导体解决方案供应商瑞萨电子（TSE：6723）今日宣布推出RA8D1微控制器（MCU）产品群。RA8D1产品群作为瑞萨RA8系列的第二款产品，RA8是基于Arm^® Cortex^®-M85处理器的首款MCU。RA8D1 MCU具有超过6.39 CoreMark/MHz^（注）的突破性性能，结合充足的内存和经过优化图形与外设功能，可满足楼宇自动化、家用电器、智能家居、消费及医疗等广泛应用的各类图形显示和语音/视觉多模态AI要求。

高性能MCU支持图形显示和语音／视觉多模态AI应用

瑞萨RA家族MCU产品阵容

所有RA8系列MCU均利用Arm Cortex-M85处理器和Arm的Helium™技术所带来的高性能，结合矢量/SIMD指令集扩展，能够在数字信号处理器（DSP）和机器学习（ML）的实施方面获得相比Cortex-M7内核高4倍的性能提升。这一性能提升非常适合图形和神经网络处理，可以在某些应用中消除对单独硬件加速器的需求。它们还实现先进的安全性，包括Arm TrustZone^®技术、瑞萨安全IP（RSIP-E51A）、在不可变存储中带有第一级引导加载程序的安全启动功能、带有即时解密（DOTF）的八线SPI接口，以及指针验证和分支目标识别（PACBTI）安全扩展。

针对图形显示解决方案和视觉/语音AI优化的功能集

全新RA8D1产品包括一个高分辨率图形LCD控制器，带有连接LCD显示面板的并行RGB和MIPI-DSI 接口、一个2D图形绘制引擎、一个16位摄像头接口（CEU）、多个用于存储帧缓冲和图形资源的外部存储器接口，以及176和224引脚封装。该功能集与SEGGER emWin和微软GUIX的专业品质图形用户界面软件解决方案相结合，完全集成至瑞萨灵活配置软件包（FSP）中。瑞萨还支持开源的轻量级多功能图形库（LVGL），以及强大的图形和AI生态系统合作伙伴网络。具有LCD面板和相机模块的全功能图形评估套件完善了该解决方案，并为工业HMI、视频门铃、病人监护仪、图形计算器、安全面板、打印机显示面板和家电显示器等图形应用搭建了强大的开发平台。

Daryl Khoo, Vice President of the IoT Platform Division at Renesas表示：“为改善用户体验，市场对高品质显示的需求日渐提升。RA8D1 MCU的推出，展示了瑞萨作为微控制器领域全球卓越供应商的设计能力与市场洞察。全新发布的产品利用Cortex-M85内核和Helium技术前所未有的性能优势，满足客户对更佳显示和飞速发展的视觉AI实现（如人员和物体检测、人脸识别、图像分类及姿态估计）日益增长的需求。”

Roeland Nusselder, CEO of Plumerai表示：“Plumerai面向开发智能家居摄像头和物联网设备的客户授权高精度AI解决方案。我们已将Plumerai People Detection AI软件移植到全新RA8D1 MCU上。这一MCU包含功能强大的Arm Cortex-M85 CPU和Helium矢量扩展；与使用Arm CMSIS-NN内核的Arm Cortex-M7相比，RA8D1将我们的软件速度提高了6.5倍。家庭安防、智能楼宇、家用电器和零售业对我们的AI解决方案有很大需求，借助瑞萨的RA8 MCU，我们现在可以充分满足这一需求。”

RA8D1系列MCU的关键特性

内核：480 MHz Arm Cortex-M85，包含Helium和TrustZone技术
存储：集成2MB/1MB闪存和1MB SRAM（包括TCM，512KB ECC保护）
图形外设：图形LCD控制器支持高达WXGA的分辨率（1280x800），并行RGB和MIPI-DSI接口连接外部LCD和/或TFT显示器，强大的2D绘图引擎，16位CEU摄像头接口，32位外部SDRAM接口
其它外设：以太网、带XIP和DOTF的XSPI（八线SPI）、SPI、I2C/I3C、SDHI、USBFS/HS、CAN-FD、SSI、12位ADC和DAC、比较器、温度传感器、定时器
高阶安全性：领先加密算法、TrustZone、安全启动、不可变存储、带DPA/SPA攻击保护的防篡改功能、安全调试、安全工厂编程和生命周期管理支持
封装：176引脚LQFP、224引脚BGA

新型RA8D1产品群MCU由瑞萨灵活配置软件包（FSP）提供支持。FSP带来所需的所有基础架构软件，包括多个RTOS、BSP、外设驱动程序、中间件、连接、网络和安全堆栈，以及用于构建复杂AI、电机控制和云解决方案的参考软件，从而加快应用开发速度。它允许客户将自己的既有代码和所选的RTOS与FSP集成，为应用开发打造充分的灵活性；借助FSP，可轻松将现有设计迁移至新的RA8系列产品。

成功产品组合

瑞萨将全新RA8D1产品群MCU与其产品组合中的众多兼容器件相结合，创建了广泛的“成功产品组合”，包括越野GPS导航系统和高效7KW+智能热泵。这些“成功产品组合”基于相互兼容且可无缝协作的产品，具备经技术验证的系统架构，带来优化的低风险设计，以加快产品上市速度。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品，推出超过400款“成功产品组合”，使客户能够加速设计过程，更快地将产品推向市场。更多信息，请访问：renesas.com/win。

供货信息

RA8D1产品群MCU和FSP软件现已上市。瑞萨还推出RA8D1产品群评估套件，其中包括针对图形应用的示例项目。多个Renesas Ready合作伙伴也为RA8D1 MCU带来量产级解决方案。瑞萨期待更多合作伙伴移植其软件解决方案，以充分利用Cortex-M85内核和Helium技术。更多产品相关信息，请访问：renesas.com/RA8D1。样品和套件可在瑞萨网站或通过分销商订购。

瑞萨MCU优势

（注）EEMBC的CoreMark^®基准，用于测量嵌入式系统中使用的MCU和CPU性能。

关于瑞萨电子

围观 12

IAR Embedded Workbench for Arm已为瑞萨RA8系列MCU开发提供支持，RA8是首款采用了搭载Arm Helium技术的Arm® Cortex®-M85处理器的系列产品

瑞典乌普萨拉，2023年11月1日 – 嵌入式开发软件和服务的全球领导者IAR今日宣布，其最新发布的IAR Embedded Workbench for Arm 9.40.2版本中无缝集成了对瑞萨（Renesas）RA8 MCU的支持，为基于Arm® Cortex®-M85的RA8系列芯片的开发提供了全套解决方案。

主要亮点：

前沿支持：IAR Embedded Workbench现已支持搭载Arm® Cortex®-M85处理器和Arm Helium技术的瑞萨RA8 MCU，使开发者能够充分利用其性能和功能。

增强安全性：指针验证和分支目标识别（PACBTI）扩展确保了代码和系统的完整性，为开发者提供更高的安全性。

部署AI和ML：借助Arm Helium技术和IAR Embedded Workbench的优化选项，开发者可以立即开始构建强大的人工智能（AI）、机器学习（ML）和数字信号处理（DSP）应用。

强大的合作伙伴关系：IAR迅速整合支持RA8 MCU的能力归因于与瑞萨的长期合作伙伴关系，我们的合作范围覆盖物联网、消费类和工业等多个领域的应用。

瑞萨的RA8系列是首款搭载Arm Cortex-M85处理器及Arm Helium技术的MCU，增强了DSP和AI/ML功能。首批面市的RA8M1系列芯片，目前已开始批量出货。RA8 MCU提供广泛的低电压支持，并且包括各种低功耗模式。在RTC模式下，其电流消耗可以低至0.5µA。Coremark性能测试高达6.39，使其成为当今最强大的微控制器之一，并可扩展到微控制器之外的应用。RA8系列还包含一流的硬件和软件安全功能，包括高级加密加速、TrustZone和防篡改保护。

IAR Embedded Workbench for Arm是一款完整的开发工具链，以加速嵌入式开发和增强安全性的功能而闻名。它包括高度优化的IAR C/C++编译器和先进的调试功能，还配备了代码分析工具IAR C-STAT和IAR C-RUN。IAR Embedded Workbench for Arm的最新版本引入了PACBTI扩展，提供了强大的防御措施，可抵御面向返回编程（ROP）和面向跳转编程（JOP）攻击，消除了可被利用的软件漏洞。

瑞萨产品经理Andy Beeson表示：“希望充分利用瑞萨RA8的高性能和可靠安全功能的开发者，需要一款同样强大的开发工具套件，IAR Embedded Workbench for Arm便是最佳选择。IAR是瑞萨工具生态系统中备受信任的合作伙伴，现在我们的客户可以用IAR的工具迅速启动基于RA8 MCU的设计开发工作。”

IAR首席技术官Anders Holmberg表示：“我们很高兴成为全球首家为全新瑞萨RA8系列提供完整工具支持的公司。基于RA8 MCU提供的卓越性能和安全性，IAR的工具能够确保嵌入式开发者充分利用这些功能来开发他们的AI和ML应用。”

除了瑞萨RA8，IAR Embedded Workbench for Arm还支持超过8,700款Arm芯片。更多信息，请访问 <span style="font-size:16px;line-height: 150%;font-family:'Suisse Int" l="" light",sans-serif;mso-fareast-font-family:"suisse="" int\0027l="" light"'="">https://www.iar.com/ewarm。

关于IAR

IAR为嵌入式开发提供世界领先的软件和服务，帮助世界各地的公司创造满足当前需求和未来趋势的创新产品。自1983年以来，IAR的嵌入式开发和嵌入式安全解决方案已被用在100多万个嵌入式应用的开发中，保证了其质量、可靠性和效率。IAR支持来自70多家半导体合作伙伴的15000款芯片。IAR总部位于瑞典，并在世界各地设有销售分公司和支持办事处。在中国，IAR设立了经验丰富的应用工程师支持团队，向客户提供快速、专业、本地化的技术支持服务，持续为客户创造最大价值。更多信息，请访问：www.iar.com

围观 10

MCU加油站

RA8

本土热门MCU

热门话题

应用

热门产品

关键技术

近期产品推荐

近期活动

微信公众号