2021年1月13日，賽昉科技發(fā)布了星光AI單板計算機（BeagleV），對于我這種RISC-V和開源技術愛好者來說，是非常關注的事情。BeagleV主要有以下幾個亮點：

• 1.5GHz的RISC-V多核CPU，可以啟動Linux，當成單板計算機（SBC）來玩
• 具有一定的AI能力，集成了NVDLA和Starfive自研的NNE引擎
• 價格還可以，能承受的起，比999刀的HiFive Unleashed便宜多了

今天，拿到了板子的手冊資料，從技術上進行一下分析

CPU部分

當前BeagleV，采用了Starfive的驚鴻7100 RISC-V SoC，目前這個版本是雙核的Sifive U74，支持RV64GC指令集，主頻1.5GHz。之后的版本，會采用四核的U74。

從Sifive的網(wǎng)站上，可以看到4核的U74-mc結構如上圖所示。U74 core采用了，8級流水線，雙發(fā)射的超標量架構。每個core配備了32KB的L1指令cache和32KB的L1數(shù)據(jù)cache。4個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，不進行具體的計算。

U74定位于中檔的處理器核，主要與ARM公司的Cortex-A55對標（A55是雙發(fā)射in-order超標量，支持ARMv8.2A指令集）。U74的各種指標還是不錯的，唯一的遺憾就是指令集不支持Vector向量擴展，而A55是有Neon向量擴展指令。

AI部分

BeagleV目前具有兩個AI NPU加速器，一個是開源的NVDLA，一個是Starfive自研的NNE。

NVDLA部分，采用了NVDLA Large的配置，2048個MAC，800MHz，2m sram。int8峰值大概是3.2TOPS。NVDLA已經(jīng)開源了相應的編譯工具，支持Caffe模型的轉換等。

NVDLA，我個人接觸的不多，從個人感覺來說，工具鏈還是偏老，以轉換Caffe模型為主，對于現(xiàn)在模型訓練以PyTorch和TensorFlow為主的情況，需要不少的額外步驟，而且對于特殊層的支持所需的工作量上，還有待評估。

自研的NNE部分，目前的資料不多，具備1024個MAC，500MHz，int8的峰值大概1.0TOPS。

圖像和語音部分

• 具備Tensilica-VP6 DSP，600MHz
• 支持2路的MIPI攝像頭，雙通道ISP，可以達到4K 30FPS
• 1路HDMI輸出
• 視頻解碼器，支持H.264/265的解碼，可達4K 60FPS。支持JPEG的編解碼

從規(guī)格上看，還是很不錯的，可以做智能攝像頭、AI盒子等類型的應用。特別是集成的VP6，可以做更多非深度學習模型的視覺任務加速。

• 語音DAC
• 可支持4路的 DMIC，AMIC

其他硬件部分

• 內(nèi)存分為4GB和8GB的LPDDR4版本。對于SBC來說，4GB已經(jīng)夠用了，即便跑AI視頻應用也足夠了
• 無線部分支持2.4GHz Wifi和藍牙4.2
• 配備4個USB 3.0口。這個是亮點
• 千兆以太網(wǎng)
• Micro-SD插槽
• 其他的GPIO，UART等等，我就不贅述了

軟件部分

• 支持Linux內(nèi)核5.9.14，未來會遷移到LTS版本
• RVBoards開源生態(tài)將從OS Kernel，RISC-V Computing Library（RVCL），以及AI platform等方面豐富RISC-V軟件生態(tài)環(huán)境。

總結

BeagleV的配置還是不錯的，很期待在3月份的正式上市。在寫技術分析的過程中，感覺BeagleV在AI應用方面，存在替代海思Hi3519A的可能性，當然具體的情況還需要實測分析。SBC硬件平臺已經(jīng)有了，軟件生態(tài)還需要進一步完善，與各位小伙伴們共同努力。