嵌入式AI-K210篇-硬件-模型训练、部署

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。

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。

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