AI嵌入式K210项目(1)-芯片开发板介绍

系列文章目录

在人工智能大潮滚滚而来的时代,作为一个从事嵌入式行业多年的程序猿倍感焦虑,有被替代的焦虑,也有跟不上新技术步伐的无奈,本系列文章将介绍一个从硬件设计到ai训练、最后到模型部署的完整案例;第一阶段我将介绍使用C语言进行裸机开发,在熟悉了硬件和系统之后,我们进入进阶篇,使用MicroPython进行开发;不仅会设计传统的嵌入式技术栈,也有会Python,模型训练,识别分类检测等相关的AI知识;欢迎各位从事嵌入式行业的小伙伴一起学习;

其实,嵌入式和人工智能是相辅相成的,嵌入式系统为人工智能提供了高效的计算和控制平台,使得人工智能算法可以在终端设备上实时运行。而人工智能则可以通过嵌入式系统实现各种智能化功能,如环境感知、人机交互、决策控制等。因此,嵌入式系统和人工智能的结合,可以进一步提高设备的智能化程度和性能。


文章目录


前言

本章将介绍AI嵌入式K210项目所使用的芯片和开发板,有需要的同学可以联系我进行购买V:SpringWa1tz;

一、主控芯片Kendryte K210介绍

Kendryte K210是一颗中国芯,由嘉楠科技设计开发,采用RISC-V处理器架构,具备视听一体、自主IP核与可编程能力强三大特点,支持机器视觉与机器听觉多模态识别,可广泛应用于智能家居、智能园区、智能能耗和智能农业等场景;

Kendryte K210 使用台积电 (TSMC) 超低功耗的 28 纳米先进制程,具有双核64位处理器,拥有较好的功耗性能,稳定性与可靠性。该方案力求零门槛开发,可在最短时效部署于用户的产品中,赋予产品人工智能。

K210具有如下优势:

  • 具备机器视觉能力 具备机器听觉能力 更好的低功耗视觉处理速度与准确率
  • 具备卷积人工神经网络硬件加速器KPU,可高性能进行卷积人工神经网络运算 TSMC
  • 28nm先进制程,温度范围-40°C到125°C,稳定可靠 支持固件加密,难以使用普通方法破解独特的可编程IO阵列,使产品设计更加灵活
  • 低电压,与相同处理能力的系统相比具有更低功耗
  • 3.3V/1.8V双电压支持,无需电平转换,节约成本

K210系统架构如下

K210还有哪些特色呐?

  • K210是基于RISC-V精简指令集的一款MCU,在众多特色中,芯片架构包含了一个自研的神经网络硬件加速器KPU属于最大特色,可以高性能地进行卷积神经网络运算。在MCU的AI计算方面,K210芯片的算力非常给力,根据嘉楠官网的描述,K210的KPU算力能够达到0.8TFLOPS,这相当于什么水平呢?举个例子,最新树莓派4B的算力不到0.1TFLOPS,而以神经网络处理为卖点的Jetson
    Nano拥有128个CUDA单元,算力也仅仅是0.47TFLOPS。(这里好像有吹牛的成分,不过应该是性价比较高的支持AI的芯片了,每科芯片只要40块左右)
  • 除了KPU的算力优秀之外,K210芯片还有其他一些特色。
  • K210芯片内部是双核CPU,指令集为RISC-V 64位,每个核心内置独立FPU,可以单独进行浮点运算。
  • 为了更好地在机器视觉和听觉上发挥作用,K210芯片自带计算卷积人工神经网络加速器KPU,以及处理麦克风阵列的APU,能够进行高性能机器视觉和听觉处理。
  • 不仅如此,K210还内置快速傅里叶变换加速器,可以进行复数FFT计算。
  • 在性能强劲的前提下,K210芯片还很注重安全性,内置了AES和SHA256算法加速器,为用户的数据安全提供有效保障。
  • 再来看看MCU方面的属性,K210芯片具有丰富的外设单元,分别是DVP、JTAG、OTP、FPIOA、GPIO、UART、SPI、RTC、I2S、I2C、WDT、TIMER、PWM,这些外设在实际使用中发挥巨大的作用,基本满足大部分MCU外设的需求。
  • K210还拥有高性能、低功耗的SRAM,总共8M,2M专用于AI计算,6M用于程序;专用外置FLASH接口,增加自身的储存空间;数据传输可使用功能强大的DMA,在数据吞吐能力方面性能优异。
    总之K210这款芯片比较便宜,开发板的价格也比较便宜,开发者生态也比较完善,非常适合大家学习;

二、RISC-V结构

顺便做个RISC-V的介绍吧,我觉得国产化替代大潮中,RISC-V架构有可能会和ARM有一战之力;

RISC-V是一个基于精简指令集(RISC)原则的开源指令集架构(ISA)。V表示第五代精简指令集,是加州大学伯克利分校经过前面四代的改良以及升级得来的。该项目开始于2010年的加州大学伯克利分校,后来经过许多贡献者的辛勤耕耘,经过10年'磨一剑',RISC-V指令集已经在全球范围内逐渐活跃,相信不久的将来会有更多更好的RISC-V芯片问世。
RISC-V具有以下特点:

  • 完全开源:任何企业都可以自由免费使用RISC-V指令集来制造并营销自己的芯片,而不需要支付高额授权费,并且可以根据自己的需求扩展指令集,自己扩展的指令集不必开放,可以实现差异化发展。
  • 架构简单:与主流的X86和ARM架构相比,RISC-V是一个全新的指令集,不需要兼容老旧产品,所以显得格外简洁,整个RISC-V基础指令集只有40多条,加上其他的模块化扩展指令总共也就只有几十条。
  • 易于移植,现代操作系统都做了特权级指令和用户级指令的分离,特权指令只能操作系统调用,而用户级指令才能在用户模式调用,保障操作系统的稳定。RISC-V提供了特权级指令和用户级指令,同时提供了详细的RISC-V特权级指令规范和RISC-V用户级指令规范的详细信息,使开发者能非常方便的移植linux和unix系统到RISC-V平台。
  • 模块化设计:RISC-V架构可以由不同模块组成不同功能,灵活利用模块的组合情况,可以定制属于自己需求的MCU。例如针对小面积低功耗的嵌入式场景,可以选择RV32IC组合的指令集,仅使用机器模式,就可以大大降低功耗和自身体积;而高性能的应用操作系统场景可以选择RV32IMFDC指令集,可以使用机器模式和用户模式,从而实现更高性能。
  • 完整的工具链:工具链对于CPU来说,就可以理解为螺丝刀对于螺丝,没有螺丝刀的作用,螺丝是根本无法固定住发挥自身的性能的。工具链是软件开发与CPU交互的窗口,如果没有工具链,软件开发者甚至无法让CPU工作起来。幸运的是,RISC-V由于贡献者多年的热心贡献,社区已经提供了完整的工具链,并且由RISC-V基金会维护该工具链。

二、开发板介绍

嘉楠科技开发,设计,生产芯片,下游厂商将芯片做成开发板,通过硬件和解决方案进行销售;开发板有很多,可以从嘉楠科技购买评估板如:01Studio,缺点是比较贵;那就去看看其他下游厂商以此芯片做的开发板和解决方案吧,会便宜不少;

本开发版的软硬件全部开源,如有需要可以联系;先看下外观




总结

先大致介绍到这里吧,拿到开发板一起从零开始我们的AI嵌入式项目;

相关推荐
The_Ticker9 分钟前
CFD平台如何接入实时行情源
java·大数据·数据库·人工智能·算法·区块链·软件工程
Elastic 中国社区官方博客16 分钟前
Elasticsearch 开放推理 API 增加了对 IBM watsonx.ai Slate 嵌入模型的支持
大数据·数据库·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·ai·全文检索
jwolf216 分钟前
摸一下elasticsearch8的AI能力:语义搜索/vector向量搜索案例
人工智能·搜索引擎
有Li25 分钟前
跨视角差异-依赖网络用于体积医学图像分割|文献速递-生成式模型与transformer在医学影像中的应用
人工智能·计算机视觉
新加坡内哥谈技术1 小时前
Mistral推出“Le Chat”,对标ChatGPT
人工智能·chatgpt
GOTXX1 小时前
基于Opencv的图像处理软件
图像处理·人工智能·深度学习·opencv·卷积神经网络
IT古董1 小时前
【人工智能】Python在机器学习与人工智能中的应用
开发语言·人工智能·python·机器学习
CV学术叫叫兽1 小时前
快速图像识别:落叶植物叶片分类
人工智能·分类·数据挖掘
WeeJot嵌入式2 小时前
卷积神经网络:深度学习中的图像识别利器
人工智能
脆皮泡泡2 小时前
Ultiverse 和web3新玩法?AI和GameFi的结合是怎样
人工智能·web3