嘉楠科技AI芯片K230-初探

news2024/12/25 14:51:02

勘智K230

  • 介绍
  • 入门
      • 购买开发板
  • 安装
  • 开机
  • 开发学习
      • 点亮第1个LED
      • 点亮屏幕预览摄像头
      • 代码离线运行
    • 在线训练平台
  • 参考

在这里插入图片描述

介绍

    K230芯片是嘉楠科技 Kendryte®系列AIoT芯片中的最新一代SoC产品。该芯片采用全新的多异构单元加速计算架构,集成了2个RISC-V高能效计算核心,内置新一代KPU(Knowledge Process Unit)智能计算单元,具备多精度AI算力,广泛支持通用的AI计算框架,部分典型网络的利用率超过了70%。 该芯片同时具备丰富多样的外设接口,以及2D、2.5D等多个标量、向量、图形等专用硬件加速单元,可以对多种图像、视频、音频、AI等多样化计算任务进行全流程计算加速,具备低延迟、高性能、低功耗、快速启动、高安全性等多项特性。
在这里插入图片描述

入门

购买开发板

在这里插入图片描述
网上购买开发板, 附带有开发资料, 可快速理解入门

安装

购买的配件包含:

  1. K230 主板
  2. 3.5寸屏幕 (屏排线)
  3. TYPE-C 连接线
  4. 一个亚克力板

安装很简单, 几颗螺丝参考照片锁紧即可.

开机

启动
    接上TYPE-C 即可开机可以看到主板上的灯亮了, 屏幕没亮? 莫急, 需要把系统镜像烧录到TF卡, 再插入TF卡启动.
系统镜像在商家提供的资料中可以找到: 01Studio_CanMV_K230_MicroPython_v1.0.img
烧录镜像的工具用的是: rufus-4.2
烧录过程这里不过多介绍(rufus是个通用工具, 使用比较简单)
参考: 镜像烧录和开机


IDE
CanMV IDE K230 按安装向导安装即可 (Windows 8 不支持)
在这里插入图片描述

开发学习

开发资料包含了很多的参考例程, 可以在IDE中直接打开不同功能模块的参考代码, 学习调试很方便.
在这里插入图片描述

点亮第1个LED

大部分人开始学习嵌入式单片机编程都会从点亮LED开始:

'''
实验名称:点亮LED蓝灯
版本:v1.0
作者:01Studio
实验平台:01Studio CanMV K230
教程:wiki.01studio.cc
'''

from machine import Pin #导入Pin模块
from machine import FPIOA
import time

#将GPIO52配置为普通GPIO
fpioa = FPIOA()
fpioa.set_function(52,FPIOA.GPIO52)

LED=Pin(52,Pin.OUT) #构建led对象,GPIO52,输出
LED.value(1) #点亮LED,也可以使用led.on()

打开IDE, 创建代码, 连接设备, 点击左下角绿色三角运行, LED点亮!

点亮屏幕预览摄像头

import time, os, sys

from media.sensor import *
from media.display import *
from media.media import *
try:
    print("camera preview")
    # construct a Sensor object with default configure
    sensor = Sensor()
    # sensor reset
    sensor.reset()
    sensor.set_framesize(width=800, height=480)

    # set chn0 output format
    sensor.set_pixformat(Sensor.RGB565)

    # use hdmi as display output
    # ST7701:LCD
    # LT9611:HDMI
    Display.init(Display.ST7701, to_ide = True)

    # init media manager
    MediaManager.init()
    # sensor start run
    sensor.run()

    # drop 100 frames
    for i in range(10):
        sensor.snapshot()
    while True:
        os.exitpoint()
        # snapshot and save
        img = sensor.snapshot()
        Display.show_image(img)

except KeyboardInterrupt as e:
    print(f"user stop")
except BaseException as e:
    print(f"Exception '{e}'")
finally:
    # sensor stop run
    if isinstance(sensor, Sensor):
        sensor.stop()
    # deinit display
    Display.deinit()

    os.exitpoint(os.EXITPOINT_ENABLE_SLEEP)
    time.sleep_ms(100)

    # release media buffer
    MediaManager.deinit()

代码离线运行

直接在IDE里面运行功能代码是保存在开发板的RAM(内存)里面,方便调试,但断电后丢失,那么如何实现开发板上电运行我们的代码呢?方法如下:
Micropython机制是上电默认先运行名字为boot.py文件,然后在运行main.py文件,如果没有boot.py那么直接运行main.py。

  • boot.py: 上电第1个运行的脚本,如果代码有while True阻塞,将不会运行下面的main.py。
  • main.py:上电第2个运行的脚本。

也就是我们只需要将代码以boot.py或main.py文件发送到开发板,那么开发板就可以实现上电运行相关程序。
可以将在当前CanMV K230 IDE连接开发板后将打开的例程代码以main.py发送到开发板:

在线训练平台

参考后文链接

参考

[1] K230 AI 教程
[2] 购买参考
[3] K230 主页
[4] 01studio CanMV-K230套件介绍
[5] 3.11 image 图像处理 API手册
[6] 模型训练流程
[7] 在线训练平台使用文档

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2180772.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Spring系列 BeanPostProcessor

文章目录 BeanPostProcessor注册时机执行时机 InstantiationAwareBeanPostProcessorSmartInstantiationAwareBeanPostProcessor 本文源码基于spring-beans-5.3.31 参考:https://docs.spring.io/spring-framework/reference/core/beans/factory-extension.html#beans…

【ASE】第四课_高亮显示效果(手动切换)

今天我们一起来学习ASE插件,希望各位点个关注,一起跟随我的步伐 今天我们来学习高亮的效果。 思路: 1.添加纹理贴图和法线贴图,环境光遮挡贴图 2.添加高亮的参数,并设置 3.手搓一个边缘光,通过高亮参数调节 4.将模…

微信小程序——音乐播放器

目的 掌握swiper组件、scroll-view组件的使用掌握image组件的使用掌握音频API的使用掌握slider组件的使用 内容 了音乐小程序项目的完整开发流程,其开发步骤包括页面结构的分析、样式的设计、组件的运用等。通过本章的学习,读者能够掌握小程序的基本交…

聚星文社——绘唐科技有什么区别!

聚星文社和绘唐科技是两个不同的公司,有一些区别。下面是它们的一些区别: 绘唐科技——聚星文社https://iimenvrieak.feishu.cn/docx/ZhRNdEWT6oGdCwxdhOPcdds7nof 行业领域:聚星文社主要从事文化娱乐行业,包括出版、影视制作等&…

点餐小程序实战教程14点餐功能

目录 1 功能分析2 初始化菜品的数量3 加入购物车4 显示购物车5 最终的效果总结 上一篇我们讲解了如果通过扫码实现餐桌信息显示,本篇我们介绍一下点餐的功能。 1 功能分析 点餐的话一般我们是在菜品点击号或者-号来加入购物车,加入购物车之后还可以修改…

APP 安全测试项总结

一、安装包测试 1.1、关于反编译 目的是为了保护公司的知识产权和安全方面的考虑等,一些程序开发人员会在源码中硬编码一些敏感信息,如密码。而且若程序内部一些设计欠佳的逻辑,也可能隐含漏洞,一旦源码泄漏,安全隐患…

Temporal Dynamic Quantization for Diffusion Models阅读

文章目录 AbstractIntroductionBackgrounds and Related Works2.1 扩散模型2.2 量化2.3 量化感知训练和训练后量化 TemporalDynamic Quantization3.1 量化方法3.2 扩散模型量化的挑战3.3 TDQ模块的实现3.4 工程细节时间步的频率编码TDQ模块的初始化 Experimental SetupResults5…

#git 问题failed to resolve head as a valid ref

问题如下: 解决方法: 1、运行 git fsck --full 可以查看具体error信息,一般都是head索引问题 2、.git\refs\heads\xxx(当前分支)txt编辑器打开显示乱码,而不是hash编码 3、在.git\logs\refs\heads\xxx&a…

如何评价 Python 语言的运行速度

Python 作为一门编程语言,其运行速度一直是业界讨论的焦点。它的简洁语法和广泛的应用使得它在开发过程中非常高效,然而,运行速度与一些更底层的编程语言相比存在一定的劣势。这是否是由于 Python 语法的简洁性所带来的代价?我们可…

心觉:自我暗示语“正确姿势”的科学解释

Hi,我是心觉,与你一起玩转潜意识、脑波音乐和吸引力法则,轻松掌控自己的人生! 挑战每日一省写作185/1000天 “如何重塑高效学习的潜意识”这个系列文章其实昨天已经写完了 在写这个系列文章的时候,我突然有一个关于…

宠物空气净化器该怎么选?希喂、美的、有哈这三款有推荐的吗?

终于要到国庆了,这可是打工人除春节外最长的假期!在外上班后,回家的次数越来越少了,这次国庆肯定要回去陪陪父母。这票是真难买啊,候补了我一个多星期才买到。本来以为最困难的问题已经解决了,又想到我家猫…

Mamba以及我们看的第一篇MambaOcc

0. 简介 深度学习架构有很多,但近些年最成功的莫过于 Transformer,其已经在多个应用领域确立了自己的主导地位。如此成功的一大关键推动力是注意力机制,这能让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分,实现更好的上下文…

动手测试:CPU的L1~L3级缓存和内存的读取速度测试

引言 在许多文章中指出了这些缓存的架构,速度差异等。纸上得来终觉浅,今天想实际写代码简单测试一下。 背景 现代计算机系统中,CPU缓存(L1、L2、L3)和主内存(RAM)之间的读取速度有着显著的差…

数据结构之链表(2),双向链表

目录 前言 一、链表的分类详细 二、双向链表 三、双向链表的实现 四、List.c文件的完整代码 五、使用演示 总结 前言 接着上一篇单链表来详细说说链表中什么是带头和不带头,“哨兵位”是什么,什么是单向什么是双向,什么是循环和不循环。然后实…

U盘恢复数据工具:让数据失而复得的魔法

优盘里数据丢失无疑会给我们的工作和生活带来诸多不便。幸运的是,优盘数据恢复软件应运而生,它们如同数据的守护者,为我们提供了找回丢失数据的希望。这次我们就一同来探讨u盘恢复数据有什么方法吧。 1.福昕恢复数据 链接直达:h…

AutoSar 通信服务架构,CAN通信诊断详解

文章目录 Com(通信服务模块)PDU的定义和结构PDU的分类IPDU Mux 模块PDU R 模块(路由)Bus TP 模块BUS InterfaceCanIf模块LinIf模块 发送数据示例(CAN报文)接收数据示例(CAN报文)通信…

监控告警功能详细介绍及操作演示:运维团队的智能保障

在当今这个信息化高速发展的时代,运维团队面临着前所未有的挑战。为了确保系统的稳定性和高效运维,监控告警功能成为了运维团队不可或缺的得力助手。本文将详细介绍我们的监控告警功能,并结合实际操作页面进行演示,帮助运维团队更…

Docker入门指南:快速学习Docker的基本操作

为什么需要Docker 有时我们在本地开发好程序并成功运行之后,却在服务器上运行不起来,通过观察日志通常会发现,哦原来是这个库没安装,于是我们就需要先安装需要用到的库,然后再启动服务你可能还会发现用到的数据库信息…

《Linux从小白到高手》理论篇(六):Linux软件安装一篇通

List item 本篇介绍Linux软件安装相关的操作命令,看完本文,有关Linux软件安装相关操作的常用命令你就掌握了99%了。 Linux软件安装 RPM RPM软件的安装、删除、更新只有root权限才能使用;查询功能任何用户都可以操作;如果普通用…

真正的Open AI ——LLaMA颠覆开源大模型

1. LLaMA 简介 LLaMA(Large Language Model Meta AI)是由Meta(原Facebook)推出的一个大型语言模型系列,旨在通过更小的模型规模和更少的计算资源,实现与其他主流语言模型(如GPT)相媲…