Step 2

note

• 由于工作的异动，目前无太多时间在k210上完成相关的AI功能，现记录目前的进展以及后续的一些思路,方便感兴趣的同学可以接着完成

• 目前已经可以k210上跑rcore(参考其他同学的代码即可)

• k210调试问题，maix go自带stm32芯片可以模拟jtags，但是默认的固件是open-ec，需要烧固件CMSIS-DAP，具体参考，其他maix开发版调试参考文档

• TODO

  • 1. k210支持maixpy，底层调用的是C的接口，最简单的方式安装riscv和c的交叉编译工具,把k210的AI的C代码直接编译成elf文件，这个elf功能是对k210的AI硬件的管理,可能需要精简下代码，毕竟k210只有6M

  • 2. 步骤1把maixpy中的k210的AI硬件打包成elf，接下来下如何让rcore实现使用这个elf文件管理AI硬件,最底层都是riscv的汇编，一种方式使用rust的一些包直接调用(具体百度目前不清楚)；一种方式是直接写汇编调用即可，类似于c和x86汇编相互调用一样

  • 3. 经过步骤2,rcore可以管理起k210的AI相关的硬件功能了，在用户态写rust测试代码，添加系统调用就应该可以使用k210的AI相关的功能了

  • 4. 如何写rust或者c的测试代码，这个部分需要追踪maixpy应用层的代码，实现类似的操作就行，比如处理一张图片，拍照功能等

  • 5. Ai功能的功能依赖于上述4步骤，模型文件放在用户态加载，完成AI测试功能

  • 6. 提高kpu利用率，主要是利用起来k210双核的能力实现批量数据预处理以及异步的方式去使用kpu，降低kpu等待数据的时间

1.week1[8.3-8.9]

• day-8月10号-8月15

  • lab3迁移

  • maix go如何进行调试

• Day-8月5日

  • K210开发版跑rcore-tutorial的lab2

  • 尝试lab0和lab1，目前尚未成功

  • k210开发版上部署maixpy的固件，实现简单的人脸识别，拍照功能，但板子并没有摄像头以及显示屏，打算自购一套

  • 参加关于maixpy会议，拆分计划如下

    • step 0：完成lab0-lab6在k210开发板的迁移，完成rcore-tutorial迁移

    • step 1：把k210板sdk管理kpu设备迁移到由rcore-tutorial管理kpu，要求能跑通人脸识别检索类似的Ai程序

    • step 2：maixpy性能和rcore性能对比，具体怎么做，待定，完成step0和step1后再定

• day-8月3号-4号

  • 参加相应的培训以及明确要做的事情