边缘人工智能部署供应商Syntiant宣布该公司的商用深度学习计算机视觉（CV）模型，现在可以部署在瑞萨（Renesas）集成DRP（显著性可重新配置处理器）-AI核心的RZ/V2L微处理器（MPU）上，使研发人员能够在没有额外能源开销的情况下，快速为相机类设备添加智能。
Syntiant硬件无关的深度学习模型专为边缘设备设计，并经过优化以减少延迟和内存占用，可用于多种基于视觉的应用，如物体检测、人脸识别、姿态估计、背景减法和图像分类。使用Syntiant的推理软件开发工具包（SDK），CV算法能够集成到各种硬件平台上，支持传统和现代计算架构，并直接在嵌入式设备上解决核心问题，以减少相关成本并加快上市时间。
Syntiant首席商务官Mallik Moturi表示：“致力于在Renesas RZ/V2L MPU上部署一种集成我们高效计算视觉模型的解决方案，可以为家庭、智慧城市、零售POS系统和自动机器人等许多场景中使用的相机提供下一代嵌入式视觉应用。”“我们的组合技术使研发人员能快速轻松地创建智能、节能的设备，这些设备能在各种各样的环境中运行。”
Renesas RZ/V2L MPU配备Cortex-A55（1.2GHz）CPU和内置DRP-AI加速器，可提供实时AI推理和图像处理，以支持相机如颜色校正和降噪等功能。该平台还具有16位DDR3L/DDR4接口和内置3D图形引擎，该引擎具有Arm Mali-G31和视频编解码器（H.264）。在DRP-AI核心上集成Syntiant的解决方案支持最多五个不同的基于视觉的类并行运行，提供卓越的功能和效率。
Renesas企业基础设施事业部副总裁Shigeki Kato表示：“现在我们与Syntiant团队的持续合作包括将他们的计算机视觉模型集成到我们的DRP-AI加速器核心中，以增强人工智能视觉处理。”“这种联合解决方案提供了高性能和低功耗，并可以通过预处理图像来减少CPU的工作量，由此减少处理时间。这是条形码扫描、虹膜检测和提取等高度复杂的成像处理应用的理想选择。”
凭借其独特的自适应神经网络结构，Syntiant的CV模型随着输入的复杂性而动态缩放。逐步优化模型以验证性能和可靠性， 在从智能家居到零售分析的众多行业中实现高性能。
Syntiant和Renesas RZ/V2L组合解决方案于5月22日至24日在圣克拉拉会议中心举行的2023嵌入式愿景峰会期间进行演示。
