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RISC-V AI单板计算机BeagleV技术分析

嵌入式技术

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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

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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。

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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。

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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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