Sipeed MAix BiT for RISC-V AI+IoT

Sipeed MAIX：エッジ（端末側）でAIを実現させる

AIは現在非常に人気であり、消費者でも企業でも広く利用されます。端末の急速発展、プライバシー・機密性に対する重視の強めに伴い、または低遅延が求められ、帯域制限がある原因で、クラウドでAIをするモデルは、これからエッジで処理できるように進化するという趨勢があるようです。

MAIXとはSipeed MAIXによって設計されたエッジAI専属モデルで、AIoTとも言います。MAIXは小さいフットプリント、低電力消費の特性があり、エッジで高性能、高精度のAIを実行できます。また、手頃な価格なので、IoTデバイスと合わせて広く利用されることが可能です。Sipeed MAIXはGoogle edge TPUと似ていますが、実はedge TPUというアクセラレータではなく、マスタコントローラ（master controller）です。そのため、AP+edge TPUソリューションに比べて、Sipeed MAIXは価格がよりやすく、消費電力もより低いです。

MAIXのメリットおよび応用場合

• ハードウェアだけではなく、MAIXはエンドツーエンド（end-to-end）またはハードウェア＋ソフトウェアの構造をベースとして、利用者のAIソリューションを推進できます。
• 高性能、小さいフットプリント、低電力消費、ローコストで、エッジで高精度のAIの実行ができます。
• MAIXはカスタマハードウェア、オープンソフトウェアまたは最先端のAIアルゴリズムを組み合わせたもので、エッジで高性能のAIソリューションを簡単に実現できます。
• MAIXは現在産業における数多くのユースケース、例えば予測メンテナンス、異常検知、マシンビジョン、ロボット工学、音声識別などで広く利用されてきます。製造業、オンプレミス、医療、小売業界、知能スペース、運送などの分野でも広く利用されます。

Sipeed MAix BiT 開発ボード

MAIXのCPU

ハードウェアのほうで、内蔵の高性能のKPU K210によって、MAIXは以下のフィーチャを有します。

• 2018年9月に登場した性能一番高いRISC-Vチップ、AIチップを搭載します

• 28nmのプロセス、デュアルコアRISC-V 64bit IMAFDC、オンチップ8MBの高速 SRAM（XMR対応不可）、周波数が400MHz（800MHzまで可能）

•  KPU(Neural Network Processor) 搭載、576bitのバス幅の64KPU、畳み込みニューラル、活性化関数をサポートします。400MHzで 0.25 TOPS、オーバークロックの状態では800MHzで0.5 TOPSで働きます。つまり、60fps@VGAでの物体識別が可能です。

• APU(Audio Processor)搭載、8micsをサポート、192KHzまでのサンプリングレート、ハードコアFFTユニット内蔵、マイクアレイを作成できます。

• フレキシブルFPIOA（Field Programmable IO Array）、チップ上の48個すべてのGPIOに255個の機能をマッピングすることができます。
  

• DVPカメラ、MCU LCDインタフェースで、DVPカメラと接続し、アルゴリズムを実行してLCDで表示できます
  

• 他の多くのアクセラレータや周辺機器：AESアクセラレータ、SHA256アクセラレータ、FFTアクセラレータ（APUではありません）、OTP、UART、WDT、IIC、SPI、I 2 S、TIMER、RTC、PWMなど

MAIXのモジュール

Sipeed MAIX-Iモジュール（M1とも呼ばれる）はK210モジュールのフットプリントが小さいという利点を引き継いで、K210、3チャンネルDC-DC電源、8MB/16MB/128MBフラッシュ（M1wモジュールはwifiチップesp8285を追加）を一つの小さいモジュールに統合します。 全ての使用可能なIOは1.27mm（50mil）ピンで、ピンの電圧は3.3Vと1.8Vから選択可能です。

MAIXのソフトウェア

MAIXは、オリジナルのスタンドアロンSDK、FreeRTOS SDKベースのC/C ++をサポートします。

また、micropythonはMAIXに移植されます（ http://en.maixpy.sipeed.com/でご参照ください）。MAIXは FPIOA、GPIO、タイマー、PWM、フラッシュ、OV2640、LCDなどをサポートし、それにzmodem、vi、SPIFFSがあるので直接pythonまたはsz / rzファイルを編集することもできます。

https://github.com/sipeed/MaixPy//Maixpy プロジェクト

https://github.com/sipeed/MaixPy_Doc_Us_En_Backup//Maixpy wiki プロジェクト

MAIXのディープラーニング（Deep learning）

MAIXは、主流のトレーニングフレームワークの特定の制限規則に従ってトレーニングする固定点式（fixed-point）のモデルをサポートします。また、独自のモデル形式にコンパイルするためのモデルコンパイラも備えています。

tiny-yolo、mobilenet-v1、そしてTensorFlow Liteをサポートしています。 多くのTensorFlow LiteモデルをコンパイルしてMAIX上で実行することができます。