|
GAP8物联网（IoT）应用处理器，可以在传感设备中进行低功率AI处理。芯片基于RISC-V开源处理器架构打造，将解决其他处理器无法应对的问题。 GAP8 IoT处理器是一款边缘处理器，能够捕捉、分析、分类并处理大量融合数据源，如图像、声音或振动。处理器经过优化后可以执行图像和音频算法，包括卷积神经网络（CNN）推断。克罗姆指出，处理器运作时的能源效率极高。 这款芯片可以植入IoT应用的无线传感设备中，包括图像识别、计算人数和物体数量、机器健康监测、居家安防、语言识别、消费机器人、可穿戴设备和智能玩具。只消耗几毫瓦特功率就能完成人脸检测，不到15美元就能处理消费机器人设备的机器视觉和声音控制。 芯片在待机状态下只消耗几毫微安的电量，几毫瓦特就能启动，几十毫瓦特就能执行AI算法。而ARM的CPU的功率要几百毫瓦特。 软件开发工具包（SDK）现已推出，评估板也已开放预订。GreenWaves相信开源策略能获得更多应用支撑，并售出其独家芯片。同时，GreenWaves也提供了一些工具协助芯片设计。 --------------------------------------- GAP8能做哪些运算？有哪些特点？ •嵌入式AI: 将AI的能力通过GAP8赋予前端智能设备，从而让数据采集、计算、决策都在前端设备进行，即将AI本地化，摆脱网络的束缚。 •机器视觉: 通过图像进行“识别”，“分析”，“分类”等计算（人脸识别，行人检测，图像识别，物体识别等）。 •语音识别：通过音频信息进行识别。 •语音控制：通过音频信息分析进行相关控制。 •振动分析：通过分析物理振动频率，从而获取相关结果。 •超低功耗MCU: GAP8还是个地地道道的超低功耗微控制器，其超级丰富的接口可让用户自行定制自己所需的各种外设及数据采集设备。它还 配备了四个四路PWM，共16路PWM接口，供控制各种设备使用（四轴飞行器，机器人，物理开关等） •Power Efficiency: GAP8的能效优于市场现有微处理器20倍。在之前与ARM M7处理器的对比中（基于Cifar10的图像识别算法），GAP8处理的能效最高达到了ARM M7的75倍。而在不使用我们的硬件***的情况下，能效同样达到了其16倍。也就是说，假设使用ARM M7，依赖电池可持续6个月，那么我们就能至少持续96个月（8年） •成本： •系统铺设及维护成本：得益于GAP8的能效，大多数应用可基于电池达到长时间，乃至十年的可靠运转。这大大降低了铺设电力设备以及长期维护电力设备的成本。 •数据传输成本：如之前的章节提到，边缘计算后，数据量呈几何倍下降，从而大大减少了数据传输量。数据传输可采用更省电，更便宜的低速率网络。如NB-IoT, LoRa, Sigfox等。不仅如此，数据传输时间也将大大缩短，无线电（IoT系统中最耗电的部分之一）使用时间缩短，功耗将大大降低。
开发板咨询，请访问代理商 http://www.91chip.com/search.html?keywords=GAP8
| 
楼主
标题置顶
标题高亮
