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1TOPS算力RV64架构AIoT开发板百元体验(兼容openmv/arduino)

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zepanwucai|  楼主 | 2019-4-8 18:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
Sipeed MAIX:1TOPS算力RV64架构AIoT开发板百元体验(兼容openmv/arduino)


提问:拥有一块 1TOPS算力的RISC-V 64bit AIoT开发板是一种什么样的体验?
AI算法需要强大的算力支撑,1TOPS (比较而言,STM32F7的算力是250MOPS,相差了上千倍)强大的算力可以让我们以20fps以上的速度运行mobilenet v1/v2, yolo v2/v3 等常见网络结构的模型,比如
基础的3x3卷积核加速实现的图像处理算法:
https://www.bilibili.com/video/av42370982/
180703gludyzsqqd4dljsy.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]

入门级的手写数字识别(MNIST):
https://www.bilibili.com/video/av46663492/

180706hq6huxqedhhyywez.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]
mobilenet 1000分类物体识别:
https://www.bilibili.com/video/av46664014/
180705n9xcx6qife2sf9fx.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]
yolo圈人脸:
https://www.bilibili.com/video/av48648880/
180704ewpg4pzzqzjok7h4.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]
以及商用的门禁级人脸识别(可做**检测,商务联系support@sipeed.com):
https://www.bilibili.com/video/av48657792/
180704g7bbysal9yvlhhtk.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]
还能实时绘制各层特征图~
https://www.bilibili.com/video/av44971536/
180705f03fz4uk7mt3swff.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]
这么强大的功能,你认为可能需要NVIDIA Jetson Nano那么 大的散热器?
screenshot_1554650639973.png?access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjE1NTQ3NjEzMjcsImlhdCI6MTU1NDcxODEyNywicmVwb3NpdG9yeSI6InplcGFuXC9ub3RlIiwidXNlciI6eyJ1c2VybmFtZSI6InplcGFuIiwibmFtZSI6InplcGFuIiwiZW1haWwiOiJjYWVzYXJAamljbS5jbiIsInRv




nonono,我们的核心板只有一英寸(2.54cm)见方!
采用Kendryte K210 AI主控,主频400M(可超频至600M),乘法操作算力0.23TOPS,总算力1TOPS,芯片内置多种硬件加速单元(如CNN,FFT,SHA256等),及8M超大高速SRAM,可以方便地实现各类机器视觉/听觉算法。
screenshot_1554643698171.png?access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjE1NTQ3NjEzMjcsImlhdCI6MTU1NDcxODEyNywicmVwb3NpdG9yeSI6InplcGFuXC9ub3RlIiwidXNlciI6eyJ1c2VybmFtZSI6InplcGFuIiwibmFtZSI6InplcGFuIiwiZW1haWwiOiJjYWVzYXJAamljbS5jbiIsInRv



最小的开发板MAIX Bit只有1x2英寸大小,还可直插面包板!
screenshot_1554643225654.png?access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjE1NTQ3NjEzMjcsImlhdCI6MTU1NDcxODEyNywicmVwb3NpdG9yeSI6InplcGFuXC9ub3RlIiwidXNlciI6eyJ1c2VybmFtZSI6InplcGFuIiwibmFtZSI6InplcGFuIiwiZW1haWwiOiJjYWVzYXJAamljbS5jbiIsInRv



全功能MAIX GO外型尺寸为60x88mm,标准套餐配亚克力外壳,200W像素摄像头,M12 4mm焦距高清镜头,500mAH锂电池,2.8寸含触屏 LCD,1W 小喇叭,Type-C 优质USB线,wifi 天线。
screenshot_1554643340955.png?access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjE1NTQ3NjEzMjcsImlhdCI6MTU1NDcxODEyNywicmVwb3NpdG9yeSI6InplcGFuXC9ub3RlIiwidXNlciI6eyJ1c2VybmFtZSI6InplcGFuIiwibmFtZSI6InplcGFuIiwiZW1haWwiOiJjYWVzYXJAamljbS5jbiIsInRv



你以为它需要像NVIDIA Jetson Nano $100 起,代购后接近千元*币的价格?
nonono,我们的开发板从$10起!依配置仅需 $10(Bit单板)~$30(Go套餐)不等,做百元级别的高性能AIoT开发板!


你以为上面的demo视频需要编写的程序非常复杂,无法掌握?
nonono,我们支持Micropython脚本化编程,仅仅20行代码完成基于yolo v2的人脸检测例程:

  • import sensor,image,lcd
  • import KPU as kpu
  • lcd.init()
  • sensor.reset()
  • sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
  • sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
  • sensor.set_hmirror(0)
  • sensor.run(1)
  • task = kpu.load(0x300000)
  • anchor = (1.889, 2.5245, 2.9465, 3.94056, 3.99987, 5.3658, 5.155437, 6.92275, 6.718375, 9.01025)
  • a = kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchor)
  • img_lcd=image.Image()
  • while(True):
  •   img = sensor.snapshot()
  •   code = kpu.run_yolo2(task, img)
  •   if code:
  •     for i in code:
  •       a = img.draw_rectangle(i.rect())
  •   a = lcd.display(img)
  • a = kpu.deinit(task)

[color=rgb(51, 102, 153) !important]复制代码


诶,是不是觉得上面的函数接口特别地像那个谁,openMV?
对,没错,我们的接口基本兼容了openMV,大部分openMV支持的图像处理算法我们也可以直接运行!
附上老外帅锅的开箱评测openMV兼容功能的视频:
https://www.bilibili.com/video/av48652548/
180706eee4lzeb5dlx4t0p.jpg.thumb.jpg

呐呐呐,都支持openMV了,Arduino我们也顺便移植了下:
IDE里直接集成了KPU加速的mobilenet例程哦。



screenshot_1554653007450.png?access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjE1NTQ3NjEzMjcsImlhdCI6MTU1NDcxODEyNywicmVwb3NpdG9yeSI6InplcGFuXC9ub3RlIiwidXNlciI6eyJ1c2VybmFtZSI6InplcGFuIiwibmFtZSI6InplcGFuIiwiZW1haWwiOiJjYWVzYXJAamljbS5jbiIsInRv

还可以方便地用LittleVGL做界面!
https://www.bilibili.com/video/av48653253/ 181213ahtk9zsehemfj9j8.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]

我们也出了款完全兼容Arduino版型的MaixDuino,可以直接复用Arduino的外设~
并且板载ESP32, 强强联合,其乐无穷!



screenshot_1554643668209.png?access-token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJleHAiOjE1NTQ3NjEzMjcsImlhdCI6MTU1NDcxODEyNywicmVwb3NpdG9yeSI6InplcGFuXC9ub3RlIiwidXNlciI6eyJ1c2VybmFtZSI6InplcGFuIiwibmFtZSI6InplcGFuIiwiZW1haWwiOiJjYWVzYXJAamljbS5jbiIsInRv
对于想学(you)习(xi)的同学,我们的MaixPy内置了nes模拟器,甚至可以接PS2手柄来学习!
https://www.bilibili.com/video/av48653991/


对于想学(you)习(xi) RISC-V 64 IMAC 的同学,我们充分利用了其MMU (文献见https://people.eecs.berkeley.edu/~krste/papers/riscv-privileged-v1.9.1.pdf),
实现了cache engine,这样MAIX就能映射任意介质甚至文件到其内存空间,而不局限于其8M的物理内存大小
这样我们就能对32MB的GBA游戏进行学习了~
https://www.bilibili.com/video/av48654358/

高阶玩家还可以用PS2手柄学习雷神之锤I:
https://www.bilibili.com/video/av48656943/

还有很多热心网友在我们MAIX平台上的学习案例:
硬件FFT加速做的频谱显示:
https://www.bilibili.com/video/av44617696/

麦克风阵列声场成像:
https://www.bilibili.com/video/av37058760/
[size=0.83em]
人脸追踪云台:
https://www.bilibili.com/video/av36466137/
181926qzuh8u77p24u9244.jpg.thumb.jpg
MaixPy直接播放AVI格式的badapple:
https://www.bilibili.com/video/av44971751/
180703uzvvdinqdkmvkcg2.jpg.thumb.jpg [size=0.83em]
直接渲染播放初音未来MMD,可达100fps:
https://www.bilibili.com/video/av48656998/
182051c9i7238lqob5u66v.jpg.thumb.jpg
更多实用,好玩,炫酷的例程正在集结中~

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[https://github.com/sipeed/Maixduino](https://github.com/sipeed/Maixduino)
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错过了IoT时代,想上车AIoT浪潮的小伙伴快发邮件至hr@sipeed.com


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请叫我树人| | 2019-4-9 08:33 | 显示全部楼层
感谢分享啊! 真是不错啊!

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