將來的AI產品將采樣海量資料，如果將資料傳輸到資料中心的計算機中處理，將導致整個網路難以負荷，因此，更多的公司逐項使用邊緣計算來削減不斷上升的資料管理成本，這款GreenWaves生產出來的GAP8植入到IoT應用的無線傳感設備中，即可做到在傳感器中處理資料，
這款處理器可以捕捉，分析，分類并根據豐富的資料源（例如影像，聲音，雷達，紅外線或震動）進行融合，
同時，GreenWaves也提供了一些工具來協助芯片的開發設計，
GAP8應用了基于RISC-V的平行超低功率（PULP），PULP作為一個開源計算平臺，向開發者提供了社區和一套完整的工具鏈，有助于集成商更快地開發出創新定制嵌入式解決方案，
GAP8架構：
1.IO外設用于連接捕獲外界信號的裝備（相機，麥克風等）和控制設備，
2.用于控制，通信和安全功能的結構控制器核心
3.8個經過結構優化的內核集群，和一個HWCE（卷積硬體加速器），可以執行矢量化和并行化演算法，
GAP8中又兩種級別的記憶體：
1.較大的二級，所有處理器和DMA單元均可訪問
2.兩個較小的一級，一個用于FC，另一個由所有的集群核心共享，
在開始使用板子前，我們首先要在Linux上安裝SDK，SDK中提供了可以在GAP8 IoT的應用處理器上編譯和運行的app，
SDK中提供了支持GAP8的所有必須的工具和OS
詳細安裝說明在添加鏈接描述
其中需要注意的是，按步驟安裝時要確保Linux上執行python --version時應該是python3的版本，如果不是需要安裝后，然后set一下python版本
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.4 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2`
之后run一下：
sudo update-alternatives --config python
然后把python3設定成默認：
sudo update-alternatives --set python /usr/bin/python3.6
安裝好sdk后我們就要開始測驗板子啦~ 如果沒有的話也沒關系，gap_sdk里提供了一個gvsoc,這是一個虛擬平臺，模擬了聲音影像等采集系統，可以做simulation，如果要使用的話進入目錄cd ~/gap_sdk，然后make gvsoc就可以了，
現在在gvsoc上測驗一下自己之前的配置是否成功了：
虛擬平臺還可以轉儲VCD軌跡，該軌跡顯示隨時間變化的幾個組件的狀態，例如內核的PC（程式計數器），DMA傳輸等，與指令軌跡相比，它提供了更好的概覽，
這里選擇vcd激活，一旦平臺運行，它將在build檔案夾中生成一個名為all.vcd的VCD檔案， 該檔案是包含所有信號值的原始檔案，
另一個名為view.gtkw的檔案已生成，可以使用GTKwave打開， 這是一個腳本檔案，它將使用最有趣的信號設定視圖， 啟用VCD跟蹤時，將在模擬開始時顯示要執行的命令，
cd ~/Downloads/gap_sdk/examples/pmsis/helloworld
make clean all run platform=gvsoc runner_args="--vcd"
如果在板子上運行：
make clean && make PMSIS_OS=freertos platform=board io=host all -j && make platform=board io=host run
然后就能看到輸出了：
*** PMSIS HelloWorld ***
Entering main controller
[32 0] Hello World!
Cluster master core entry
[0 7] Hello World!
[0 0] Hello World!
[0 4] Hello World!
[0 5] Hello World!
[0 3] Hello World!
[0 1] Hello World!
[0 2] Hello World!
[0 6] Hello World!
Cluster master core exit
Test success !
Detected end of application, exiting with status: 0
Loop exited
commands completed
關于這里的option,可以在添加鏈接描述
第二章講一下如何在板子上如何訓練一個模型
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