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再往上性能更强的就是ESP32-C系列,同样RISC-V,带AI加速指令,跑语音或者图像相关的东西用得上,成本也上去了。最近在挑物联网项目的无线方案,顺手把乐鑫这款模块的资料翻了一遍。以前做低端Wi-Fi产品习惯用ESP8266,现在乐鑫出了新的RISC-V架构产品线,ESP8684系列定位差不多,也是走低成本、低功耗路线,但整体成熟度已经上来了。Wi-Fi支持到802.11 b/g/n,也就是W
RISC-V芯片从上电到执行main()的过程可分为四个阶段: 硬件复位:电源稳定后PC加载复位向量地址,进入Machine Mode,寄存器初始化; 启动汇编(crt0.S):关中断/看门狗,设置栈指针(sp)和全局指针(gp),重定位.data段(Flash→RAM),清零.bss段,配置异常向量(mtvec); 跳转main:直接调用或通过mret切换特权级后进入main; C环境建立:执行
【摘要】ESP32-N16R2模块因16MB Flash容量提升,特别适合固件体积大、需要丰富图形界面或离线语音处理的应用场景。相比前代N8R2,其翻倍的存储空间解决了UI资源、字库存储紧张的问题,同时支持双固件OTA升级,提升了远程维护可靠性。该模块保持ESP32-D0WDR2-V3双核240MHz主控,配备2MB PSRAM,适用于轻量AI推理和音频缓冲,但复杂场景需考虑8MB PSRAM的W
RISC-V与ARM架构对比分析 本文深入探讨了RISC-V和ARM架构的核心差异及适用场景。ARM凭借成熟的商业授权模式和广泛生态,在移动设备、服务器等领域占据优势;而开源的RISC-V则通过模块化设计(如RVV向量扩展)为AI、边缘计算等场景提供更高定制灵活性。两者关键差异体现在:ARM具备完善的工具链和软件支持,RISC-V在自主可控和成本优化方面更具潜力。开发者选择时需权衡生态成熟度与定制
每台虚拟机均运行基于 Llama2 架构的大语言模型。现场屏幕上不断运行着轻量级语言模型 “TinyStories”(参数量仅 4200 万),体量小巧,可高效运行于边缘设备,生动呈现了RISC‑V在边缘AI场景的应用潜力。本届展会以 “AI Together” 为主题,聚焦AI芯片、算力基础设施与具身智能,上演了一场AI时代的算力巅峰对决。他强调,思尔芯正通过构建开放生态,将IP、架构、评估与
本人工科研二,做一些项目时,只知道调用库函数或者直接用AI生成代码,却完全摸不透 CPU 到底是怎么跑起来的,思来想去,决定逼自己一把 ——从 0 开始,基于 FPGA 手写一个简单的 CPU,目标先实现最基础的 RV32I 架构。它是整个 RISCV 体系的根,所有扩展指令(M/A/F/D/C 等)都基于它扩展。后续会每周更新,记录每一步的代码、踩坑、调试过程,新手友好,无废话纯实操。分支指令:
该板以“CPU 融合AI”为核心理念,内置2TOPS算力,并支持双M.2 NVMe、双千兆网口等丰富接口,定价229元起。本文将从第三方技术视角,全面剖析其硬件规格、性能表现、软件生态、适用场景及潜在局限,帮助开发者与决策者客观评估此产品。2GB 版本 229 元起,远低于树莓派 5(约 400 元)和 Orange Pi 5 Max(500+ 元),且提供更灵活的存储扩展。双千兆网口、多 USB
无论你是教育研究的“新手小白”,还是经验丰富的“学术老炮”,书匠策AI都能成为你的“数据炼金术士”——从清洗数据到选择方法,从虚拟实验到动态图表,它让数字开口说故事,让论文从“数据搬运工”升级为“科学故事家”。在教育研究的江湖里,数据是“沉默的证人”——它们藏在问卷里、实验记录中、教学日志间,却常常因为处理不当、分析错位或可视化粗糙,沦为论文里的“背景板”。,微信公众号搜一搜“书匠策AI”),它正
在教育研究的江湖里,数据是“武林秘籍”,但如何让这些数字“开口说话”,却让无数英雄折戟沉沙。有人困于数据清洗的“脏活累活”,有人迷失在统计方法的“迷宫”中,更有人对着枯燥的表格发愁:“这堆数字,到底能讲出什么故事?选错方法,结论可能“差之毫厘,谬以千里”。,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)的价值,不在于替代研究者思考,而在于通过智能技术降低数据分析门槛,让更多人能专注于研究问题的本质。,微信公众号
一位教育技术研究者发现“AI助教能提升学生成绩”,但书匠策AI提醒她:“已有文献指出,AI助教可能加剧‘数字鸿沟’,建议补充不同家庭背景学生的数据。,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)通过虚拟实验、智能代码、动态图表、争议预测等功能,让数据分析从“技术苦役”变成“创意游戏”,让你的教育论文从“数据搬运工”升级为“科学故事家”。,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)这位“数据魔法师”,正用AI技术为教育研
在教育研究的江湖里,数据是“武林秘籍”,但如何从海量数据中提炼出有价值的结论,却让无数研究者陷入“抓瞎”模式——手动清洗数据耗时耗力,选错统计方法让结论“翻车”,图表像“天书”一样难以解读……,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)通过智能清洗、方法推荐、结果解读、虚拟实验和动态图表五大功能,让数据分析从“技术苦力”变成“创作乐趣”,让数据真正成为论文的“灵魂舞者”,微信公众号搜一搜“书匠策AI”),它
微信公众号搜一搜“书匠策AI”)的价值不在于替代研究者思考,而在于通过智能技术降低数据分析门槛,让更多人能专注于研究问题的本质。从虚拟实验的“预演”到智能代码的“翻译”,从动态图表的“叙事”到争议预测的“未雨绸缪”,它正在重新定义“数据分析”的边界——数据不再是冰冷的数字,而是支撑论点的“骨骼”与“肌肉”,是让审稿人眼前一亮的“学术嘴替”。下次写作时,不妨让书匠策AI成为你的“数据搭子”,一起解锁
例如,在模拟“在线学习时长与成绩的关系”时,系统会自动标记“学习时长超过24小时/天”的异常数据,并建议删除或用均值替代,避免真实实验中的“翻车”风险。但传统数据分析工具像一台老式天文台——操作复杂、视野有限,研究者往往被困在“清洗数据”“调试代码”“解释图表”的琐碎中,真正的研究灵感却被淹没在Excel表格的海洋里。,微信公众号搜一搜“书匠策AI”)的价值,不在于替代研究者思考,而在于通过智能技
进迭时空发布新一代RISC-V芯片K3,实现多项技术突破。该芯片历时1200余天研发,是全球首颗符合RVA23规范的量产芯片,具备1024位宽高并行计算和FP8数据精度AI推理能力,单核性能媲美ARMA76,AI算力达60TOPS。K3支持300亿-800亿参数大模型本地运行,在智能机器人和AI推理场景表现优异。公司同步完善全栈计算生态,提供从硬件到软件的完整解决方案。前代产品K1已量产15万颗,
随着 RISC-V 生态逐渐成熟,开发者终于可以在完全开源的指令集架构上构建一个真正“活着”的 AI 桌面宠物系统。这不仅能够展示 RISC-V 在智能交互领域的潜力,也为未来本地 AI 硬件创新提供了实践路径。本文将基于 VisionFive 系列 RISC-V 开发板,从硬件选型、系统构架、人脸识别、情绪系统、AI 对话、界面呈现等多个维度,完整介绍一个可以识主人、会撒娇、会生气、会提醒喝水的
BananaPi BPI-CM6是一款基于RISC-V架构的系统模块(SoM),采用SpacemiT K1八核处理器,兼容Raspberry Pi CM4/CM5载板。该模块配备8GB LPDDR4内存、16GB eMMC闪存、千兆以太网、WiFi 5和蓝牙4.1,支持多种接口包括HDMI 1.4、MIPI DSI/CSI、PCIe 2.1和USB 3.2等。配套的BPI-CM6IO载板可充分发挥
本文详细介绍了在进迭时空RISC-V开发板上部署端侧AI视觉项目的全过程。从搭建Python虚拟环境、解决USB摄像头识别问题,到转换为兼容ONNX模型并处理系统依赖和网络故障,最终通过NPU量化加速实现性能优化。文章提供了完整的排雷指南,包括DNS配置修复、模型版本兼容性处理等常见问题的解决方案,并展示了如何通过终端实现实时推理结果可视化。该项目不仅验证了在嵌入式设备上运行YOLOv8目标检测模
本文展示了一个嵌入式语音交互系统的完整初始化流程和架构设计。系统采用分层架构,从硬件驱动到应用服务层层递进,包含音频处理、网络连接、低功耗管理等模块。核心功能通过状态机和回调机制实现异步事件处理,麦克风数据采集在独立任务中运行以保证实时性。系统支持多种硬件配置和用户定制功能,通过条件编译和键值存储实现差异化配置。初始化过程中严格遵循安全原则,如延迟功放使能避免爆音,并具备完善的错误处理和状态管理机
本文提供了一套量产级AIoT终端项目模板(硬件+软件+量产配置),旨在帮助学习者无缝过渡到职场嵌入式工程师。核心内容包括:1)工业级AIoT温湿度监测终端方案,含硬件选型、PCB设计规范、模块化软件架构及量产文档;2)职场必备技能培训,涵盖敏捷开发流程、Git协作、CI/CD自动化及代码规范;3)嵌入式面试技巧,包括高频考点解析、STAR法则应用及薪资谈判策略。该模板可直接复用,节省80%项目搭建
CUDA支持RISC-V的本质,是打破了"硬件架构决定软件生态"的传统桎梏,为开发者提供了"按需定制硬件+统一软件接口"的全新选择。对CSDN的技术人而言,这不仅是一次工具链的升级,更是一次技术视野的拓展——未来的高性能计算,将不再是单一架构的竞争,而是开源生态与标准化算力的协同创新。此刻正是入局的最佳时机:从编译第一个CUDA-RISC-V程序开始,在边缘AI、定制化加速、车规计算等场景积累实战
本文详细介绍了如何在进迭时空RISCV开发板上实现USB摄像头与YOLOv11模型的整合应用。通过合理配置硬件、优化软件性能,我们成功在边缘设备上实现了高效的目标检测功能。进迭时空K系列芯片展现出强大的边缘AI计算能力,特别是在int8量化模型的支持下,能够以较低功耗提供出色的推理性能。随着RISC-V生态的不断完善,这类芯片将在物联网、智能家居、工业自动化等领域发挥越来越重要的作用。项目源码官方
NPU专门用来解决神经网络问题,但是存在通用性的问题,比如有CNN-NPU但是面对CNN的最新算子它无法实现;CPU通用性好但是存在面对复杂计算单位能耗下效率低的问题。但目前学术界几乎没有 架构 和 工具链 解决这个问题。所以本文提出。1 为什么要将NPU与CPU异构(集成),难道NPU不是专门用来处理AI算子的吗?NPU是专门用来处理AI算子的,但是有些最新算子并不能实现。(为什么还有针对CNN
**RISC-V** 作为一种开源、模块化的指令集架构(ISA),正在重新定义嵌入式领域的生态格局。它以简洁、灵活、高能效的设计理念,为开发者提供了更自由的创新空间,逐步成为嵌入式、边缘AI和高性能计算的核心技术基础。本文将系统介绍嵌入式系统的技术特征,并深入剖析RISC-V的架构设计、扩展机制、嵌入式应用优势及其生态工具链,全面展现RISC-V如何助力构建下一代智能设备。
摘要: 基于RISC-V架构的智能农业监测节点实现技术突破,成本控制在$12.5,续航达2.5年,已批量部署1000+节点。通过开源RISC-V MCU($1.8)与低功耗传感器($2.6)的硬件协同,结合30分钟采集周期、95%睡眠占比的固件优化,日均能耗仅0.5Wh。实测显示,该方案降低农场用水25%,成本回收期<6个月。未来趋势指向AI边缘化与太阳能集成,目标将成本压至$10,续航延至5年。
进迭时空践行的同构融合技术,创新性地在CPU内集成TensorCore,以RISC-V指令集为统一的软硬件接口,驱动Scalar标量算力、Vector向量算力和 Matrix AI算力,支持软件和AI模型同时在RISC-V AI核上运行,并通过程序正常跳转实现软件和AI模型之间的事件和数据交互,进而完成整个AI应用执行。我们将这种使用同构融合技术,得到具有AI算力的CPU称为AI CPU。
随着大模型在生产环境中的广泛应用,其部署运维阶段的安全问题日益凸显。与训练和推理阶段不同,部署运维阶段攻击者可能通过污染模型依赖库、劫持API接口或利用系统漏洞实施攻击,导致模型服务中断、数据泄露等问题。作为《大模型安全攻防技术》专题的收官之作,本文将深入分析大模型在部署运维阶段面临的主要攻击技术,并给出相应的防御方案,为构建安全可靠的大模型生产环境提供参考。
tiny gpu:skybox:ventus gpgpu:vortex gpgpu:virgo gpu:e-GPU:一个用于 TinyAI 应用的开源可配置 RISC-V 图形处理单元图形处理单元(GPU)擅长并行处理,但由于其功耗和面积限制,以及缺乏合适的编程框架,在超低功耗边缘设备(TinyAI)中仍未得到充分探索。为了应对这些挑战,本工作介绍了嵌入式 GPU(e-GPU),一个专为 Tiny
RISC-V指令集提供了丰富的移位和位操作指令。移位指令包括逻辑左移(sll)、逻辑右移(srl)、算术右移(sra)及其立即数版本(slli/srli/srai),主要用于乘除法运算和位操作。RV64还专有32位移位指令(sllw/srlw/sraw等)。位操作指令包含与(and)、或(or)、异或(xor)运算及其立即数版本。异或操作具有特殊性质,可用于位翻转、变量交换和寄存器清零等操作。这些
村田在北京、上海、深圳、台北等亚洲主要城市设立了本地电磁兼容性(EMC)应用实验室与技术支持体系,贯穿客户项目的全流程,支持其在RISC-V平台开发过程中完成电磁兼容性、电源完整性等关键性能评估与优化,为AI、汽车电子等创新应用提供一站式解决方案与协同服务。作为全球居先的电子元器件制造商,村田始终致力于通过高性能的封装电容解决方案,助力RISC-V系统在AI服务器、边缘计算和车载电子等应用中实现更
2010年,加州大学伯克利分校的实验室诞生了一个颠覆性的构想——RISC-V开源指令集。2025年7月,ARM悄悄上线riscv-basics.com质疑网站又紧急撤下的戏剧性事件,揭开了两大架构对决的冰山一角。某大厂借RISC-V打造首款5nm AIoT芯片,成本仅为ARM方案的一半。RISC-V阵营:Esperanto ET-SoC-1芯片塞入1088个定制RISC-V核,专攻稀疏矩阵计算。未
A:Pine64提供多款RISC-V设备,包括低端的Oz64单板计算机(售价12.99美元),高端的Star64(售价89.99美元),以及最新的StarPro64(售价249.99美元),配备四个1.8 GHz核心和20 TOPS算力的NPU。RISC-V在性能方面仍然无法接近竞争对手,尽管我们被承诺高性能RISC-V芯片已经很久了,这开始让人想起核聚变反应堆——总是还需要25年的时间。较短的更
PulseRain Reindeer是一款基于RISC-V架构的32位处理器软核,在2018年RISC-V软CPU竞赛中获得季军。该处理器采用独特的2×2流水线设计,将传统4级流水线(取指、译码、执行、数据访问)分布在双数和单数时钟周期交替执行。核心采用冯·诺依曼架构,支持RV32IM指令集,通过Block RAM实现通用寄存器以优化FPGA资源使用。处理器的创新设计包括分时激活的流水线阶段、片上
域(Domain)是 OpenSBI 提供的。建议开发者在具体硬件平台上进行验证测试。
作为全球RISC-V领域最具影响力的行业盛会之一,物奇携网络通信芯片、智能穿戴芯片、智能终端芯片及PLC电力线载波芯片四大RISC-V产品矩阵亮相现场,向业界集中展示了RISC-V在高速网络、智能穿戴、机器视觉和电力物联网等场景中的落地成果,并与行业专家就RISC-V在端侧AI等更多创新领域的发展机遇进行了深入探讨。依托“AI+”,物奇发力智能家庭网络和以AI眼镜为代表的新型智能载体,致力于打造新
RISC-V是一种基于精简指令集的开源处理器架构,由加州大学伯克利分校2010年提出。其核心特点包括完全开源、模块化设计、支持多级扩展(如浮点运算、向量处理等),适用于从微控制器到高性能服务器的多种应用场景。相比ARM、Xtensa等架构,RISC-V具有生态逐步完善、定制灵活等优势,正推动半导体产业创新。该架构目前广泛应用于嵌入式系统、AI加速、工业控制等领域,未来将向高性能计算和AI加速方向发
RISC-V衡山系列服务器是针对高性能计算领域设计的计算型服务器。衡山系列预装澎峰自研的高性能计算行业解决方案HPC SDK:数学计算库PerfMPL、异构计算框架PerfXAPI、科学计算软件PerfXPy等,使能先进计算硬件,赋能科研创新与行业应用,适用于科学计算、工程计算、AI计算、融合计算等应用场景,助力实现高效和绿色的算力成本。目前衡山系列推出了两款产品:衡山-1(HS-1)、衡山-2(
已经使用一段时间Canmv K230开发板了,给人的印象,便宜,好用,资料比较齐全,交流群响应比较及时。在使用了一段时间micropython镜像后,只能使用一些基础的案例,虽然关于针对AI的开发可以直接调用各种代码,但实际应用中学会其中的原理比会调用函数库重要的多(个人简介),同时一些高级功能,如RVV好像也只能用C++开发。
RISC-V不仅是技术架构的革新,更是一场。
因此,到目前为止,对于分支指令的目标地址的预测,有下面的三种方法。这些方式都是在取指阶段,利用pc值来进行;(1)使用 BTB 对直接跳转(PC-relative)类型的分支指令和 CALL 指令进行预测;(2)使用RAS对Return指令进行预测;(3)使用 Target Cache 对其他类型的分支指令进行预测。尤其是对于BTB和RAS, 几乎是现代的超标量处理器必须要使用的。
本文将介绍使用CoreMark_pro测试程序对我们小组自研芯片进行性能的测试,记录了CoreMarK_pro工具的使用以及对其测试结果进行分析测试环境:PC OS: Ubuntu20.04 LTSCPU: 自研CPU(ARCH=riscv64,ISA=rv64imafdc)Kernel: CPU使用的内核为Linux4.15CoreMark: CoreMark_pro v1.01GNU: ris
RISC-VCPU设计-绪论及单周期CPU设计绪论第一章:单周期CPU设计①:pc_reg②:IF阶段③:ID阶段③ EX阶段注释也是必不可少的绪论为了更好的学习和理解RISC-V处理器设计,在阅读了计算机组成与设计软硬件接口RISC-V这本书后,我决定自己动手写一个简单的CPU,下面我将分享整个设计的过程,本过程是我个人学习的一个记录,仅供参考,我的代码水平不高,作为一名跨专业考生我只是学习了半
初始Ubuntu工作环境搭建
这条指令把 imm (立即数)左移12位并带符号扩展到64位后,得到一个新的立即数,这个新的立即数是一个有符号的立即数,再加上当前 PC 值,然后存储到 rd 寄存器中。
在软件方面,PicoRio设计了一个整体软件架构,具有丰富的操作系统环境以及其他程序的支持,因此拥有一个强大的软件生态。在去年推出了音视频AI专用的K210,中科蓝讯推出了一系列基于RISC-V架构的蓝牙芯片,出货量极大,其宣称是全球首家RISC-V应用量过亿(颗)的公司,而且全部搭载国产开源RT-Thread物联网操作系统。"RISC-V是开源的"表示指令集规范是开源、开放和免费的(open a
寄存器文件(RegFile)又称寄存器堆,是CPU中多个寄存器组成的阵列。MIPS/RISC-V寄存器文件通常具有两个读端口与一个写端口,可以多路并发访问不同的寄存器,从而提高CPU的数据吞吐能力。写入端口可以采用译码器或者多路分配器(解复用器DMUX),读出端口可以采用多路选择器(数据选择器MUX)。
克拉克变换(Clarke Transformation)和克拉克逆变换(Inverse Clarke Transformation)是用于电力电子和电机控制领域中的一种坐标变换方法。它们主要用于将三相交流系统(A、B、C三相)的信号转换到两相静止坐标系(αβ坐标系)中,以及从两相静止坐标系转换回三相交流系统。在大多数应用中,如果三相系统是对称的(即三相电流或电压大小相等且相位差120度),则零序分
本文记录学习、使用 K230 SDK 进行 Linux、RT-smart 系统的开发的一些关键步骤,如何获取系统源代码,如何配置环境,如何使用 Docker 进行编译,获得系统文件。
MIPS/RISC-V RegFile设计 答案代码来自我对头歌上面这关的解析代码。