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                  AI硬件里程碑式產品 勘智K210成支持RISC-V NOMMU范本
                  發布日期 2020-02-17

                  如果談及嵌入式領域,RISC-V或許是你絕對繞不過的一個知識點。雖然ARM依舊是移動端的霸主,但RISC-V被外界賦予了太多意義,架構本身適合于頗具前景的嵌入式開發,其免費開源的特性也在當前的國際環境中備受關注,儼然成為移動端領域的新晉網紅。

                  RISC-V大勢所趨,市場上也涌現了一些基于該架構的芯片與開發模組,例如很多開發者正在使用的勘智K210。日前,名為Jean-Luc的資深工程師分享了將Linux5.1系統部署在K210處理器上的工作。同時,他也在文中引用了西部數據在今年9月的分享,勘智K210被作為支持RISC-V NOMMU的示范列入其中。

                   

                   

                  支持RISC-V?NOMMU?在勘智K210上部署Linux

                   

                   

                  在邊緣側或設備端的應用場景中,為了降低系統復雜度、開發成本及運行功耗,大部分嵌入式系統都取消了MMU模塊。因此,對于芯片設計來說,對NOMMU的支持非常重要。

                  RISC-V架構定義了三種工作模式,M-mode(機器模式)、S-mode(監督模式)和U-mode(用戶模式)。其中,M模式可以在低層次不受限制地訪問整個機器。西部數據的Damien Le Moal就曾指出,M模式支持更適合NOMMU,因為可以直接地訪問底層硬件。M模式下的工作也減少了RISC-V SBI(管理二進制接口)的開銷,并將有利于常規的S模式。

                   

                   

                  系統啟動日志顯示,Linux5.1在勘智 K210上通過Busybox引導到一個最小的根文件系統。在這個案例中,K210部署在帶有6+2 MB內存的Sipeed MAIX Go板,配置攝像頭和顯示器,整套模組的售價在40美金左右。

                  文中強調,基于勘智K210的主板最終也將支持主線Linux,因為Linux 5.5將增加對RISC-V NOMMU的支持。

                   

                   

                  此外,作者還為開發者分享了一個RISC-V NOMMU的git tree,并指出雖然這個系列只是在qemu下使用qemu-virt平臺工作,但是開發人員依然能夠基于這棵樹獲得內核,并使用額外的驅動程序在勘智K210上工作。

                  邊緣AI硬件“里程碑”式產品?勘智K210獲百度、阿里等巨頭青睞

                  勘智K210的開發廠商是嘉楠Canaan。公開資料顯示,嘉楠在11月21日登陸納斯達克,正式晉身中國自主知識產權AI芯片在美上市第一股。勘智K210是由嘉楠自主研發設計的第一代邊緣AI芯片,可以在0.3W的功耗下提供1TOPS算力,同時,該芯片具備圖像和音頻的多模態識別能力,是國內ASIC領域為數不多擁有一定通用性的芯片。

                  嘉楠于2016年正式啟動AI芯片的研發,并在今年3月正式啟動了勘智K210的商業化。截至今年9月30日,該芯片和開發模組已賣出了5.3萬件。調研機構frost&sulliven表示,勘智K210?具有出色的性能,被廣泛認為是邊緣AI領域硬件發展的里程碑。

                   

                   

                  在AI領域,神經網絡屬于計算密集型場景,人臉識別等算法往往會受到邊緣側應用場景的功耗限制。嘉楠表示ARM在實際計算的過程中往往會伴隨大量的能耗,并不是非常經濟的架構。公開資料顯示,嘉楠是RISC-V聯盟中前五家使用RISC-V架構的廠商之一。在勘智系列AI芯片的研發中,嘉楠使用了RISC-V RocketChip,減少了大量相關的工作量,也節省了大量的研發人力成本,以及IP授權的成本。

                  目前,勘智K210及其開發模組受到不少開發者的青睞,吸引了來自百度、阿里等國內頂尖AI團隊的目光。例如嘉楠為百度AI開發平臺PaddlePaddle定制開發模組PaddlePi-K210,打通了PaddlePaddle 模型設備端部署解決方案。開發人員不需要硬件更改,使用公版模具就可以一直做到樣品階段。在前沿項目的探索上,勘智K210兼容阿里最新TinyML算法模型,是可用于探索TinyML科研項目的RV平臺。

                  關于下一代AI芯片K510,嘉楠方面稱其在架構設計上做了較大的優化,并且針對具體場景需求生成不同規模的核,未來的產品線中會大量采用類似的策略。招股書顯示,嘉楠第二代AI芯片將面向5G場景研發,算力將提升5-10倍;第三代芯片有望于明年下半年推出,將覆蓋邊緣側和云端兩大領域。

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