RISC-V双周报1.12-1.26

平头哥成功移植Android10到玄铁910芯片,开源代码库;RISC-V国际基金会HPC SIG建设进展,关注高性能计算;新技术组将监督行业扩展技术。

RISC-V双周报汇总了国内外最近两周内RISC-V领域的大事小情,欢迎持续关注。

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新闻速递

1月22日,平头哥半导体已经成功将Android 10(AOSP)移植到自己的RISC-V芯片——玄铁910上且平稳运行。通过对代码仓库的初步分析,平头哥半导体开源了除了底层驱动之外全部相关代码。平头哥基于安卓开源项目(AOSP)实现了RISC-V对Android的支持,主要体现在:本地库与ART、Linux内核和Build系统支持上。工作量非常大,是只有阿里巴巴这样的大公司才有实力在短期内完成。更加难能可贵的是本次开源非常的彻底,为整个RISC-V产业界进入新的商业场景铺平了道路。好样的,平头哥!开源仓库地址:https://github.com/T-head-Semi/aosp-riscvRISC-V国际基金会的HPC-SIG开始搭建自己的CI系统。目前已经部署了Jenkins服务和一些构建机器(buildbots);且GCC和LLVM编译器的自动构建都跑起来了;下一步的工作重点是厘清要支持哪些库和应用来作为HPC的代表。John L.团队选择了GAPBS(Graph Analytics Benchmark Suite)。下面是一些热门选择:库:BLAS/Lapack (Netlib, ATLAS, OpenBLAS, BLIS)、MPI、OpenMP、FFTW、GNU Scientific Library、SLEEF、GNU Multi Precision Library;应用:Linpack、HPCG、GROMACS、Quantm Espresso、Lulesh、Graph500。RISC-V国际基金会正在组建一个新的技术组,它将为RISC-V ISA和ISA生态系统中包含多个行业和扩展的技术部门提供战略和监督(例如嵌入式SIG中的一些主题:汽车、控制器、可穿戴设备以及缩减代码大小、EABI等)。RISC-V国际基金会RASD(Reliability, Availability, Dependability, Serviceability)技术组:RASD组在成立不到两个月的时间内,终于开始常规化会议,并讨论RASD方面的技术发展路线。值得骄傲的是中科院计算所的唐丹老师是co-chair哦,而且此次会议时间为2021年1月28日11p.m.,算是RISC-V国际基金会会议中对我们来说最友好的时间啦(欢迎留言索要会议地址吼)!芯来科技助力航顺芯片发布双核异构MCU-HK32U1xx9系列产品。芯来RISC-V处理器内核N203负责其中的通信及控制功能。1月中旬,赛昉科技发布了全球首款基于开源Linux操作系统的RISC-V AI单板计算机——星光AI单板计算机(Beagle-V)。该单板计算机采用了惊鸿7100人工智能视觉处理芯片,应用于工业机械、数据中心、人工智能AI及边缘云端计算等领域。Toolchain & Runtime HC听取了PLCT吴伟关于PTS(Perf Tracking System)的报告;Toolchain & Runtime HC关于Code Speed Optimaization SIG的Chater;PLCT在RISC-V国际基金会社区推动了一波P扩展的工作;PLCT开始按照RISC-V国际基金会CTO的建议着手K扩展;芯来科技胡振波为十四五建言,期待十四五期间,产业界能够紧密合作,从而形成国产本土的处理器IP行业标准,打造更多以自主处理器IP为核心的共性技术平台,推动本土集成电路产业源头的发展。

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新名词解释

RV[AM]22:2022年RV重点发展方向是Application和Microcontroller两大领域。具体包含哪些内容,路线图如何,都尚在讨论中。

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Roadmap 2021—PLCT Lab视角

中国科学院PLCT实验室全称是「程序语言与编译技术实验室」,隶属于中国科学院软件研究所智能软件研究中心(ISRC),是在RISC-V领域非常活跃的一直队伍。每年1月份都会公开一份在开源领域要完成的工作表,2021年PLCT会将精力都投入到RISC-V软件生态上,以下是 PLCT的主力研究方向:

V8 for RISC-VOpenJDK for RISC-VC/C++ Toolchain for RISC-VFirfox on RV64GCVEnable DynamoRIO running on RV64GCwasm micro runtime for RISC-VOpenCV for RV64GCVLuaJIT RV64 portingRISC-V软件生态完成度跟踪对RISC-V国际基金会工具链、模拟器的支持图书撰写和外文书目翻译欲了解更多PLCT年度计划,请点击阅读原文。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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