Всего несколько дней назад мы написали о плате Kendryte KD233 имеющей процессор Kendryte K210 с двумя ядрами RISC-V с довольно подробной документацией, общедоступными ссылками на набор необходимых пакетов программ и другими инструментами и стоимостью 50 долларов. Но, команда разработчиков плат LicheePi, сообщила нам, что они также создали свой собственный модуль K210 под названием Sipeed M1 и представили его к продаже на Taobao для китайского рынка, а также на Yoycart за 10,89 долларов США плюс доставка для стран остального мира, где вы найдете комплект для разработчика с платой стоимостью 24 $ и выше в зависимости от опций.
Спецификации модуля Sipeed M1:
- SoC – процессор Kendor K210 с двумя ядрами 64-бит RISC-V с частотой 400 МГц с аппаратным ускорителем KPU CNN, APU аудио аппаратным ускорителем, 6 МБ SRAM общего назначения, 2 МБ AI SRAM и AXI ROM для загрузки пользовательской программы из SPI-флэш
- Корпус – 72-контактный (25,4 x 25,4 мм)
Но, вы, вероятно, захотите начать с M1 «Dan» Dock (Lichee Dan), так как она предлагает удобные 2.54-дюймовые отверстия и порт USB -тип C для питания и отладки.
Основные характеристики платы:
- Хранилище – слот для микро SD
- Интерфейс дисплея – разъем FPC24P для 8-битного MCU LCD
- Интерфейс камеры – разъем FPC24P для DVP камеры
- Аудио – Усилитель IC для использования с динамиком, встроенным микрофоном
- Интерфейс USB – USB-тип С
- Подключение – опционально Wi-Fi
- Входы/выходы
- на плате высокоскоростной DAC
- Доступ ко всем 72-контактам, свободно отображается
Существуют комплекты с дисплеем, WiFi, камерой и т. д. Что касается документации, вы найдете ресурсы, о которых мы уже рассказывали в предыдущем посте о Kendryte K210, а также Wiki и документацию по Baidu, специфичную для Lichee Dan. Однако, на Baidu, в основном, представлены схемы. Поэтому разработчики также разместил некоторые примеры кода на Github.
Компания заявила, что они перенесли Micropython на модуль, включая поддержку XYZ-модема. Большое количество ресурсов на китайском языке, есть так же канал в Telegram, где вы можете общаться на английском языке, если у вас есть вопросы. На YouTube было добавлено короткое видео, демонстрирующее распознание лиц, чтобы показать возможности машинного зрения платформы.
Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.