マルチコアに伴う
各事業分野の課題をマスター

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Industries - 事業分野

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オートモーティブ

ADAS(先進運転支援システム)や全自動運転の分野だけでなく、ドメイン・コントローラ、インフォテインメント、パワートレイン・システムの分野における自動車の革新は、オートモーティブECUに対して多くの処理能力を必要とします。レーダ、ライダ、カメラといったセンサの融合といったAUTOSAR Adaptiveアプリケーションや、ディープラーニング・アルゴリズム、コンピュータ・ビジョンなどを考慮した場合、マルチコア・システムへの移行は論理的なステップであると言えます。AUTOSAR Classicベースの制御アプリケーションにおいてもこれは同様です。

高解像度のセンサ・データを処理し、インテリジェントな意思決定アルゴリズムを実行すると同時に、リアルタイム性に対する要求と、安全性に関する追加の制約にも応じなければなりません。さらに既存のコードを並列アプリケーションに移行し、ソフトウェア全体を分割してオートモーティブ・マルチコア・プラットフォームに分散させなければなりません。

SLXがあれば、プログラムの流れやデータの依存性だけでなく、タスクやランナブル間の相互関係も表示できます。さらに並列化可能な個所も明らかになります。これらの情報によって、ランナブルの並列化、およびランナブルのタスク・マッピングとスケジューリングの最適化が可能になります。

航空電子工学

現在の航空機は安全性と効率を高めるため、無人、有人に関わらずインテリジェンス性が高くなっています。通信システムと搭載されているセンサから入力される複数のデータは、リアルタイムで処理されます。とはいえ、このような航法アルゴリズムをセーフティ・クリティカルな環境で実装するのが困難であることに変わりはありません。しかしSLXがあれば、ソフトウェア開発者は最先端のコンパイラ・テクノロジとパフォーマンス予測機能によって、このような困難なシステム要件を満たすことができます。

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ワイヤレス通信

5Gなどの次世代モバイル・ネットワークは通信速度が飛躍的に高まると同時に、使用するユーザー数も増えています。厳しいリアルタイム制に対する制約下において、厳しい動的な負荷を処理することによって信頼性を上げることができます。

これは何百ものプロセッサ・コアを使用する移動基地局によって支えられています。しかしタイミングと消費電力の全要件を満たすには、ベースバンド・アルゴリズムをヘテロジニアスコア向けに大々的に並列化し、最適化することが必要です。基地局メーカーがさらなる並列化可能な個所を見つけてソフトウェアを分割するには、手作業による膨大な労力が必要となるため、基地局メーカーは、社内、または市販のSOC向けにLTE Advanced Proまたは5Gコードを最適化する場合に大きな問題に直面します。SLXの自動化されたプログラミング・ソリューションを使用すれば、最先端のコンパイラ・テクノロジと完全なヘテロジニアス対応機能によって、ほとんどの困難なシステム要件を満たすことができます。

エンベデッド ビジョン

自律飛行ドローンや自律ロボットは、周囲の環境を把握し、危機的な状況でも安全に航行する必要があります。このためには、超高速画像処理によるハイレベルな視覚的インテリジェンスが必要です。わずかなバッテリ残量さえも重視されるデバイスでこのようなアルゴリズムを実装することは、依然として困難です。しかしSLXがあれば、ソフトウェア開発者は最先端のコンパイラ・テクノロジと完全なヘテロジニアス対応機能によって、これらの困難なシステム要件を満たすことができます。

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マルチコアに伴う課題を克服する際に、SLXがどのように役立つかをぜひご体験ください 無料トライアル

リソース

事例 - Denso
マルチコアECUへのソフトウェア移行
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事例 - Huawei
Silexicaのツールを使用すれば、新しいテクノロジの電力効率向上を正確に予測できます(英語)
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事例 - Ricoh
SLXを使用してOpenCVコンピュータビジョンライブラリで隠された並列性を発見し、活用する
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