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

 

 

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。

 

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。

 

 

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。