XaLogics 采用 K210 SoC 的 AI 加速器配備雙核 RISC-V AI 處理器，其功耗低于其競爭對手 Coral USB 加速器和英特爾神經電腦棒 2。

對于初學者來說，這是一個經濟高效的解決方案，因為它配備了帶有開源軟件的預訓練 ML 模型。因此，預計它將得到社區的大力支持。AI加速器具有類似于Raspberry Pi Zero的緊湊外形，因此可以靈活地使用40針連接器處理其他各種電路板。

K210 AI Accelerator是Raspberry Pi的附加組件。緊湊的Raspberry Pi HAT使用Kendryte K210 AI處理器，可以執行0.5 TOP（每秒Tera操作）進行深度學習計算。該 SoC 采用帶 FPU 的 64 位雙核 RISC-V 處理器。SHA256 和 128 位 AES 加速器提供片上安全性。

K210 AI加速器帶有預先訓練的模型，可用于非常快速地為基于RPi的相機添加機器視覺功能。它還支持一個插件模塊，該模塊可以使用Python API向相機添加AI功能。這減少了訓練神經網絡的繁瑣過程。預訓練模型包括可自定義的對象檢測、人臉檢測、年齡和性別估計、簡單的語音命令和振動異常檢測。

如果您不想使用預先訓練的模型，則可以單獨訓練自己的神經網絡，例如使用 Nvidia GPU。該公司使用TensorFlow進行訓練，并將提供一個如何訓練自己的對象檢測模型的示例。K210 AI Accelerator支持與TFLite，Caffe和ONNX格式兼容的Kendryte KModel轉換工具。

K210 AI加速器的安全軟件支持

使用Visual Studio Code和K210所需的工具鏈，K210固件的開發可以在Raspberry Pi上完成。K210 AI加速器采用英飛凌Trust-M作為其云安全芯片。這樣就可以通過 MQTT 安全連接到 AWS，而不會泄露私有密鑰。用于將物聯網設備連接到云的協議為每個物聯網設備提供自己唯一的標識。這種預先個性化的解決方案允許快速云訪問所需的安全和集中配置。

K210的原理圖C代碼和運行在“Raspberry Pi”上的程序將是開源的。前面討論的預訓練模型以二進制形式存在。該設備的外形尺寸類似于Raspberry Pi Zero HAT。

結論

您可以在眾包供應頁面上找到 K210 AI 加速器、珊瑚 USB 加速器和英特爾神經電腦棒 2 之間的比較表。很明顯，K210 Ai 加速器更便宜，并且具有 0.3 W 的低功耗額定值。

但是，與其他NPU性能相比，NPU性能稍遜一籌，但整體功能彌補了這一因素。

審核編輯：郭婷