作者:澎峰科技张先轶博士
2021年1月13日,赛昉科技发布了星光ai单板计算机(beaglev),对于我这种risc-v和开源技术爱好者来说,是非常关注的事情。beaglev主要有以下几个亮点:
1.5ghz的risc-v多核cpu,可以启动linux,当成单板计算机(sbc)来玩 具有一定的ai能力,集成了nvdla和starfive自研的nne引擎 价格还可以,能承受的起,比999刀的hifive unleashed便宜多了 今天,拿到了板子的手册资料,从技术上进行一下分析
cpu部分 当前beaglev,采用了starfive的惊鸿7100 risc-v soc,目前这个版本是双核的sifive u74,支持rv64gc指令集,主频1.5ghz。之后的版本,会采用四核的u74。
从sifive的网站上,可以看到4核的u74-mc结构如上图所示。u74 core采用了,8级流水线,双发射的超标量架构。每个core配备了32kb的l1指令cache和32kb的l1数据cache。4个u74 core共享了2mb的l2 cache。其中,u74-mc中集成的小核s7,只是做一些管理工作,不进行具体的计算。
u74定位于中档的处理器核,主要与arm公司的cortex-a55对标(a55是双发射in-order超标量,支持armv8.2a指令集)。u74的各种指标还是不错的,唯一的遗憾就是指令集不支持vector向量扩展,而a55是有neon向量扩展指令。
ai部分 beaglev目前具有两个ai npu加速器,一个是开源的nvdla,一个是starfive自研的nne。
nvdla部分,采用了nvdla large的配置,2048个mac,800mhz,2m sram。int8峰值大概是3.2tops。nvdla已经开源了相应的编译工具,支持caffe模型的转换等。
nvdla,我个人接触的不多,从个人感觉来说,工具链还是偏老,以转换caffe模型为主,对于现在模型训练以pytorch和tensorflow为主的情况,需要不少的额外步骤,而且对于特殊层的支持所需的工作量上,还有待评估。
自研的nne部分,目前的资料不多,具备1024个mac,500mhz,int8的峰值大概1.0tops。
图像和语音部分 具备tensilica-vp6 dsp,600mhz 支持2路的mipi摄像头,双通道isp,可以达到4k 30fps 1路hdmi输出 视频解码器,支持h.264/265的解码,可达4k 60fps。支持jpeg的编解码 从规格上看,还是很不错的,可以做智能摄像头、ai盒子等类型的应用。特别是集成的vp6,可以做更多非深度学习模型的视觉任务加速。
语音dac 可支持4路的 dmic,amic 其他硬件部分 内存分为4gb和8gb的lpddr4版本。对于sbc来说,4gb已经够用了,即便跑ai视频应用也足够了 无线部分支持2.4ghz wifi和蓝牙4.2 配备4个usb 3.0口。这个是亮点 千兆以太网 micro-sd插槽 其他的gpio,uart等等,我就不赘述了 软件部分 支持linux内核5.9.14,未来会迁移到lts版本 rvboards开源生态将从os kernel,risc-v computing library(rvcl),以及ai platform等方面丰富risc-v软件生态环境。 总结 beaglev的配置还是不错的,很期待在3月份的正式上市。在写技术分析的过程中,感觉beaglev在ai应用方面,存在替代海思hi3519a的可能性,当然具体的情况还需要实测分析。sbc硬件平台已经有了,软件生态还需要进一步完善,与各位小伙伴们共同努力。
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