BPI-K210 RISC-V架构AI 物联网开发板,采用Kendryte K210 芯片方案设计

BPI-K210是第一款采用RISC-V芯片设计的香蕉Pi板。一个集成的人工智能SOC芯片解决方案,可以容纳神经网络模型,使用一个新的risc-v指令集的领域的人工智能和边缘计算。主要目标市场是物联网和STEAM教育市场

==主要功能==
*64-bit RISC-V CPU Dual-Core, up to 400MHz
*IMAFDC (RV64GC) ISA extension
*Hardware FPU (Float Point Unit), Double Precision
*32 KB I-Cache per core and 32 KB D-Cache per core
*8MB On-Chip SRAM 128Kbit One-Time Programmable Memory (OTP) ,Read Only Memory (ROM)
*DMA
*Camera and screen interface
*WiFI and BT support
*JTAG, OpenOCD support

硬件接口:

Kendryte K210是一个集成了机器视觉和机器听觉的片上系统(SoC)。采用台积电超低功耗28nm先进工艺,采用双核64位处理器,具有更好的功耗性能、稳定性和可靠性。该程序力求零门槛开发,可以在最短的时间内部署到用户的产品中,给产品带来人工智能。Kendryte K210位于人工智能和物联网市场的SoC中,是一款非常方便的单片机。Kendryte中文的意思是调查情报,而调查情报则来源于调查和搜索。该芯片的主要应用领域是物联网领域,是在物联网领域开发的。因此,该芯片主要提供人工智能解决方案,是人工智能领域的研究热点。

更多资料,请参考wiki 在线文档:

http://wiki.banana-pi.org/BPI-K210_RISC-V_AIoT_board

### 关于K210芯片教程及开发板使用指南 #### K210芯片特性概述 K210是一款基于RISC-V指令集架构的微控制器(MCU),其最显著的特点在于内置了专门用于加速卷积神经网络(CNN)运算的硬件模块——KPU(Kendryte Processing Unit)[^2]。这种设计使得该芯片能够在边缘设备上高效执行复杂的机器学习任务。 #### 开发环境搭建指导 对于希望利用MicroPython进行快速原型制作或简单项目开发的人来说,MaixPy提供了友好易用的支持框架[^1]。开发者可以通过安装相应的固件来启用这一功能,并借助官方文档中的示例程序迅速入门。值得注意的是,由于OpenMV与K210共享相同的编程接口,因此前者的资源同样适用于后者的学习过程[^4]。 #### 实际应用案例分析 考虑到BPI-K210作为一款面向IoT(物联网)和STEAM教育市场的嵌入式平台,它不仅适合科研人员探索前沿技术,也非常适合作为教学工具培养下一代工程师的兴趣爱好[^3]。通过实际操作这些低成本却强大的单板计算机,学生们可以在实践中掌握更多理论知识之外的实际技能。 ```python import sensor, image, time from maix import nn sensor.reset() # 初始化摄像头传感器 sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置像素格式为RGB565 (or GRAYSCALE) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设定帧大小为QVGA (320x240) # 加载预训练好的模型文件到内存中准备推理 model_file = "/path/to/your/model.kfpkg" labels = ['label_1', 'label_2'] # 自定义分类标签列表 task = nn.load(model_file) while True: img = sensor.snapshot() out = task.run(img) print("Predicted class:", labels[out.index(max(out))]) ``` 上述代码片段展示了如何结合图像采集与深度学习算法实现物体识别的功能演示。此段脚本首先配置好相机参数,接着加载预先训练完成的目标检测模型并循环读取每一帧画面来进行预测判断。
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