瑞萨MCU/MPU在AI方面的应用
瑞萨mcu/mpu提供
两种支持ai应用的路线
前面我们说到ra8可以很好地支撑ai模型在mcu上的运行。ai是一个很好的工具，可以解决各个应用领域不同场景下的问题。在新能源中，现在大家关注点比较高的就是基于ai的拉弧检测。
这里我将讲解一下瑞萨mcu/mpu在ai方面，我们能提供的两种支持路线。
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方式一
客户已经有自己的ai模型了，那么瑞萨可以提供eai这个软件工具，把客户在服务器上训练好的模型翻译成运行在mcu上的代码。为了更好的高效的支持ai算子的执行，ra8是最佳选择。
方式二
客户只有设备和行业技术背景，没有专门的ai团队对算法工程师。那么瑞萨提供rai这个模型训练平台，帮助客户根据自己的数据训练出一个高准确又轻量级的ai模型。由于rai具有专利保护的数据特征提取和建模方法，走方式二出来的模型，也可以流畅跑在普通的瑞萨mcu上。
方式一：cm85的高算力
为ai模型运行而优化
走方式一，使用ra8，它的cm85内核算力，由于helium硬件的加持，运行同一个电机失效检测模型，它的效率是同等主频的cm7内核mcu的2~3倍。
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原因就是helium单元，对dsp和nn算子的支持非常给力。右边两个图，是同等主频下，m85内核相比m7内核的显著优势对比。
方式二：遇见reality ai
走方式二，就是使用瑞萨的rai平台，自动训练出高效ai模型。后面我们会专门就基于rai的拉弧检测方案和大家做一个分享。这里我就不再累述了。
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rx23e-b产品框图
我要介绍的第三个产品是rx23e-b，来自瑞萨32位私有内核rx家族。
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rxv2内核，32mhz (162 coremark)
● 电源电压：vcc=1.8 ~ 5.5v
● 工作温度范围：-40℃~ +85℃ /+105℃
● 单精度浮点运算单元fpu
● 支持dsp指令
特点
● 高速高精度：24-bit adc单元，可以支持最大125k 每秒采样
● 高处理性能：内置瑞萨私有内核运行在32mhz，同等主频和cm7内核coremark相当。该私有内核带fpu并支持dsp指令，可以在同一个芯片中同时实现测量和复杂的数据运算
● 高集成度，小封装：集成丰富的片上外设，包括16位dac、can、段码式lcd控制器等。单芯片系统有助于降低bom、缩小电路板尺寸和简化设计(162 coremark)
rx23e-b在新能源应用中的
推荐使用场景
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高精度采样，在电池化成的功率板上可以精确控制充放电电流，做到业界要求的万分之五和万分之一的高精度标准。
在储能消防系统中，高精度采样和can接口集成也使得rx23e-b是一个高性价比的平台选择。
瑞萨智能”芯”，助力”芯”能源
更智能 更高效 更安全
以上，我们介绍了瑞萨mcu在新能源中的主推料号。
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方式二
客户只有设备和行业技术背景，没有专门的ai团队对算法工程师。那么瑞萨提供rai这个模型训练平台，帮助客户根据自己的数据训练出一个高准确又轻量级的ai模型。由于rai具有专利保护的数据特征提取和建模方法，走方式二出来的模型，也可以流畅跑在普通的瑞萨mcu上。
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● 电源电压：vcc=1.8 ~ 5.5v
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特点
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● 高处理性能：内置瑞萨私有内核运行在32mhz，同等主频和cm7内核coremark相当。该私有内核带fpu并支持dsp指令，可以在同一个芯片中同时实现测量和复杂的数据运算
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