K210 Edge Computing สำหรับงาน AI

K210

สถาปัตยกรรมแบบ RISC-V 64 bit IMAFDC แบบ dual-core โดย Kendryte K210 ซึ่งมี KPU (หน่วยประมวลผล neural network) ภายในขนาด 64 KPU ( 576bit) ที่ 230GOPs ความถี่ 400MHz และ SRAM ความเร็วสูงสุด 8MB ประกอบเป็น Chip ขนาดเล็กเหมาะสำหรับงาน Edge Computer ทางด้าน AI (AIot) เพราะมีวงจร หน่วยประมวลผล neural network รองรับ TensorFlow lite

รวมถึงมีการนำ K210 มาประกอบให้เป็นอุปกรณ์สำเร็จรูป เช่น Sipeed Maix Amigo — All-in-One AIoT Development

Features

• All-in-One Platform with Rich Peripherals
• RV64GC RISC-V 64-bit Dual-Core CPU for Powerful AI Applications
• Computing Power up to 1TOPS with dual cameras for Heavy Machine Vision Applications
• Built-in FPU, KPU, FFT Hardware Acceleration Units
• Built-in APU for High-Quality Audio Processing
• 3.5-inch capacitive touch screen for better user interaction
• Supports SPMOD and Grove modules to expand your projects

มาเริ่มเล่นเจ้า Sipeed Maix Amigo กัน โดยเจ้าบอร์ดนี้สามารถใช้ Arduino IDE เขียนได้ด้วย แต่เครื่องมือที่น่าสนใจและจะใช้ในบทความนี้ อีกตัวคือ MaixPy IDE ซึ่งเป็นการเขียนโปรแกรมด้วย micropython โดยลงโปรแกรมดังต่อไปนี้

kFlash GUI

เป็นโปรแกรมสำหรับ load Firamware เปิดโปรแกรม kFlash GUI ทำการเลือก Board และ Port ที่เชื่อมต่อให้เรียบร้อย จากนั้น เลือกไฟล์ Firmware (maixpy_v0.6.2_5_g7962bda89_amigo_ips_defaults.bin) และไฟล์ Face Detection model (face.kmodel) โดยเลือกที่ตำแหน่งของ Flash 0x300000

MaixPy IDE for MacOS

โปรแกรมตัวอย่างในการ capture รูปจากกล้องมาแสดงที่จอภาพ

เรามาลองใช้งาน AI ดูบ้างนะครับ Load https://github.com/sipeed/MaixPy_scripts/blob/master/machine_vision/face_find/demo_find_face.py ลงใน MaixPyIDE นะครับ แล้ว ลองทดลอง RUN ดู

ทดลองนำกล้อง ไปถ่ายรูปน่าดูนะครับโปรแกรมจะขั้นกรอบรอบบริเวณหน้าคนดังรูป

สรุป
จะเห็นได้ว่าถึงจะเป็น chip ขนาดเล็กก็สามารถนำ model ทางด้าน AI อย่างเช่น YOLO v2 มาทำงานได้เป็นอย่างดี เป็นสัญญาณที่ดี ที่แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการใช้งานทางด้าน AI จะมีราคาลดลงเป็นอย่างมาก.