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嵌入式AI-K210篇-硬件-模型训练、部署

嵌入式AI-K210篇-硬件-模型训练、部署_第1张图片
K210的其他参数如下：

  • 双核 64-bit RISC-V RV64IMAFDC (RV64GC) CPU / 400MHz（可超频到600MHz）
  • 双精度 FPU
  • 8MiB 64bit 片上 SRAM（6MiB通用SRAM+2MiB的AI专用SRAM）
  • 神经网络处理器（KPU） / 0.8TFLOPS
  • 音频处理器（APU）
  • 可编程 IO 阵列 (FPIOA)
  • 双硬件512点16位复数FFT
  • SPI, I2C, UART, I2S, RTC, PWM, 定时器支持
  • AES, SHA256 加速器
  • 直接内存存取控制器 (DMAC)
  • 芯片采用BGA144封装，28nm制程工艺，芯片功耗低至0.35W，而成本，只要20+RMB。

嵌入式AI-K210篇-硬件-模型训练、部署_第2张图片
自己diy的2.0寸大小的K210板子，支持Maixpy、支持SDK开发，已搭建好配套的开发环境。
嵌入式AI-K210篇-硬件-模型训练、部署_第3张图片

演示视频 硬件开源视频

需要自己制作K210硬件的，参考如下：
SEASKY_K210
模型训练到将模型部署到K210实现：
Yolo-for-k210

本人很懒，懒得写多个文档，文档在Yolo-for-k210里面有pdf教程文档，下面附上文档图片

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