AI硬件里程碑式产品 勘智K210成支持RISC-V NOMMU范本

（原标题：AI硬件里程碑式产品 勘智K210成支持RISC-V NOMMU范本）

如果谈及嵌入式领域，RISC-V或许是你绝对绕不过的一个知识点。虽然ARM依旧是移动端的霸主，但RISC-V被外界赋予了太多意义，架构本身适合于颇具前景的嵌入式开发，其免费开源的特性也在当前的国际环境中备受关注，俨然成为移动端领域的新晋网红。

RISC-V大势所趋，市场上也涌现了一些基于该架构的芯片与开发模组，例如很多开发者正在使用的勘智K210。日前，名为Jean-Luc的资深工程师分享了将Linux5.1系统部署在K210处理器上的工作。同时，他也在文中引用了西部数据在今年9月的分享，勘智K210被作为支持RISC-V NOMMU的示范列入其中。

支持RISC-V NOMMU 在勘智K210上部署Linux

在边缘侧或设备端的应用场景中，为了降低系统复杂度、开发成本及运行功耗，大部分嵌入式系统都取消了MMU模块。因此，对于芯片设计来说，对NOMMU的支持非常重要。

RISC-V架构定义了三种工作模式，M-mode(机器模式)、S-mode(监督模式)和U-mode(用户模式)。其中，M模式可以在低层次不受限制地访问整个机器。西部数据的Damien Le Moal就曾指出，M模式支持更适合NOMMU，因为可以直接地访问底层硬件。M模式下的工作也减少了RISC-V SBI(管理二进制接口)的开销，并将有利于常规的S模式。

系统启动日志显示，Linux5.1在勘智 K210上通过Busybox引导到一个最小的根文件系统。在这个案例中，K210部署在带有6+2 MB内存的Sipeed MAIX Go板，配置摄像头和显示器，整套模组的售价在40美金左右。

文中强调，基于勘智K210的主板最终也将支持主线Linux，因为Linux 5.5将增加对RISC-V NOMMU的支持。

此外，作者还为开发者分享了一个RISC-V NOMMU的git tree，并指出虽然这个系列只是在qemu下使用qemu-virt平台工作，但是开发人员依然能够基于这棵树获得内核，并使用额外的驱动程序在勘智K210上工作。

边缘AI硬件“里程碑”式产品 勘智K210获百度、阿里等巨头青睐

勘智K210的开发厂商是嘉楠Canaan。公开资料显示，嘉楠在11月21日登陆纳斯达克，正式晋身中国自主知识产权AI芯片在美上市第一股。勘智K210是由嘉楠自主研发设计的第一代边缘AI芯片，可以在0.3W的功耗下提供1TOPS算力，同时，该芯片具备图像和音频的多模态识别能力，是国内ASIC领域位数不多拥有一定通用性的芯片。

嘉楠于2016年正式启动AI芯片的研发，并在今年3月正式启动了勘智K210的商业化。截至今年9月30日，该芯片和开发模组已卖出了5.3万件。调研机构frost&sulliven表示，勘智K210具有出色的性能，被广泛认为是边缘AI领域硬件发展的里程碑。

在AI领域，神经网络属于计算密集型场景,人脸识别等算法往往会受到边缘侧应用场景的功耗限制。嘉楠表示ARM在实际计算的过程中往往会伴随大量的能耗，并不是非常经济的架构。公开资料显示，嘉楠是RISC-V联盟中前五家使用RISC-V架构的厂商之一。在勘智系列AI芯片的研发中，嘉楠使用了RISC-V RocketChip,减少了大量相关的工作量,也节省了大量的研发人力成本,以及IP授权的成本。

目前，勘智K210及其开发模组受到不少开发者的青睐，吸引了来自百度、阿里等国内顶尖AI团队的目光。例如嘉楠为百度AI开发平台PaddlePaddle定制开发模组PaddlePi-K210，打通了PaddlePaddle 模型设备端部署解决方案。开发人员不需要硬件更改，使用公版模具就可以一直做到样品阶段。在前沿项目的探索上，勘智K210兼容阿里最新TinyML算法模型，是可用于探索TinyML科研项目的RV平台。

关于下一代AI芯片K510，嘉楠方面称其在架构设计上做了较大的优化，并且针对具体场景需求生成不同规模的核，未来的产品线中会大量采用类似的策略。招股书显示，嘉楠第二代AI芯片将面向5G场景研发，算力将提升5-10倍;第三代芯片有望于明年下半年推出，将覆盖边缘侧和云端两大领域。