ルネサスが3nmプロセスのクルマ��半導��を開発した理�y
ルネサスエレクトロニクスが��5世代クルマ��3nmプロセスのSoC「R-Car X5H」シリーズ（図1）を発表したが、この狙いが見えてきた。なぜ、クルマ��なのに3nmプロセスが��要か。なぜマイコンではなくSoCか。なぜAIが��要か。なぜチップレットを使うのか。なぜハイエンド����から開発するのか。�kつの答えが、�kつの言��で集約される。それは何か。
図1 拡張性を�_��、SD-Vへの�t開を図る3nmプロセスのR-Car X5H 出�Z：ルネサスエレクトロニクス
�T�bを言おう。集約される�kつの言��はSD-V（ソフトウエア定�Iのクルマ）である。Teslaが言い出したSD-Vの基本��念は、クルマという15�Q間維�eするという高����を保ちながら、新しい機�Δ鬟愁侫肇Ε┘△納{加し、クルマを�~単にグレードアップしようというもの。クルマのハードウエア本��は15�Q以�嵎僂┐蕕譴覆い燭�、搭載される機�Δ�15�Q経っても変わらない。これでは15�Q経つと古臭い機�Δ世韻�残る。この考えを変えて、ソフトウエアでクルマの機�Δ鬟▲奪廛如璽箸靴討い海Α△箸い��lだ。ではどうやって？
クルマ�噞、半導���噞、ソフトウエア�噞がSD-Vを何から始めるのか。�Q業�cがそれぞれ未来のクルマを模索し始めた。その答えが少しずつ見えつつある。ここでは半導��以外の�噞については触れないが、半導���噞のルネサスが先頭を切ってその解��案を見出した。それが実は「R-Car X5H」である。
今やコンピュータそのものが半導��のロジックとメモリなどで出来ている。コンピュータ＝半導��と考えても差し�Г┐覆�。ほとんどの半導��機�Δ�コンピュータと�Tびついているからだ。クルマのローカルコンピュータであるECU（電子�U御ユニット）は高級�Zで80〜100個、�j���Zでさえ20〜40個��度搭載されているが、余りの�Hさにワイヤーハーネスも�\え�_量は�\す�k�気世辰�。このため複数のECUを1��にまとめようというゾーンアーキテクチャが欧�櫃鮹羶瓦��rんになってきた。さらに複数のECUを�Jねた統括ECU（ゾーンコンピュータ）を�kつにまとめる中央コンピュータとセキュリティ専��コンピュータが頂点にあるという構成になる。
しかも��数��のECUをまとめて1��にすることはまさに仮�[化そのものである。つまり統括ECUは仮�[化コンピュータであり、それらをさらに�Jねる中央コンピュータも仮�[化されることになる。
ルネサスの新����は、仮�[化コンピュータである。このためその機�Δ�、マルチコアCPUやGPU（グラフィックプロセッサ）、ISP（画�疑��ｽ萢�プロセッサ）、NPU（AI��ニューラルプロセッサ）、コーデック（画�軌欺漫��P長プロセッサ）、周辺IOインターフェイスなど、てんこ�rりのSoCとなる。�H数の機�Δ魴eたせておくということは、集積度はかなり高いことを�T味し、ルネサスによると数��億トランジスタになる。合理的な�C積にこれだけのトランジスタを集積するために3nmプロセスが��要となる。
これだけ�Hくのトランジスタを集積させても、�j���Zから高級�Zまで1つのECUでカバーできないため、拡張性（スケーラビリティ）を�eたせて���Z�|に�官�していくことになる。このため、今�v発表した「R-Car X5H」は、�j���Zに向けて下�禦t開していくことになる（図2）。それも与えるべき機�Δ蝋盖蛉Zで��てをカバーするため、ソフトウエアの再�W��、�v路�屬�IPの再�W��などが��須となる。
図2 �Z載向けSoCはハイエンドからミッドレンジ、ローエンドへと下�禦t開していく 出�Z：ルネサスエレクトロニクス
SD-Vでは仮�[化�\術を使い、ソフトウエアをいつでも��新できるようになる。そこで、ハードウエアも��新できるようにしたい。その解が拡張性である。ハイエンドのてんこ�rりのSoCにさらに機�Δ鮗{加したいという要求がくる場合にはチップレットで�官�する、という�lだ。ルネサスはチップレットのインターフェイスの�Y����格コンソーシアムのUCIeのメンバーでもある。チップレットには積極的にUCIe��拠された����を使っていくことで素早く拡張性にも�官�していく。ソフトウエアでの��新ならOTA（Over the Air）でも可�Δ世�、チップの��新にはピン互換性が�_要になる。
ルネサスは、今�vこの�\術コンセプトを紹介し応����例を見せた。�kつは、��数のカメラやレーダーからのデータやサラウンドビューモニターデータなどを融合するフュージョン統括ECUをADAS（先進どらーば�мqシステム）やIVI（�Z内インフォテインメント）、ゲートウェイなどへの応��だ（図3）。もう�kつは、これらのフュージョンにLiDAR（Light Detection and Ranging）や魚眼レンズによる画�巨T��データも含めた高度の融合統括ECU。さらに複数のディスプレイ出��も統合したコックピットのドメインECUも��例として挙げている。
図3 R-CAR X5Hのユースケース 出�Z：ルネサスエレクトロニクス
「R-Car X5H」には、アプリの処理��に1000k DMIPSのArm Cortex-A720AEを32コアや、リアルタイム処理��の60k DMIPSのCortex-R52を6コア集積しているほか、最�j400TOPSのAIプロセッサや、最�j 4TFLOPSの GPUなどを集積している。2025�Q�峇�に限定サンプルを出荷、2027�Q下期に量�凮始の予定となっている。
