就在2020年9月21日，广州——高云半导体正式发布了最新版本的GoAI机器学习平台，这次升级后的版本叫GoAI 2.0。简单来说，它就是一个SDK+翻跟斗的组合，专门在高云FPGA上搭建卷积神经网络，用来做边缘推理的机器学习。最核心的变化是，GoAI 2.0可以直接集成到TensorFlow和TensorFlow Lite里，并且针对高云的GW1NSR4P µSoC FPGA做了优化。有了翻跟斗帮忙，微控制器可以把那些计算量大的活儿甩给FPGA，性能直接提升了80倍。

机器学习这个领域跑得是真快。为了让开发更标准、更可靠、更简单，框架、平台、模型、数据集都在逐渐走向统一。TensorFlow就是其中的主力之一，而且它现在已经能支持嵌入式SoC和微控制器了。GoAI 2.0这次的新功能，就是让客户在自家的嵌入式FPGA上，也能轻松用上TensorFlow。

高云半导体国际营销总监Grant Jennings表示：“GoAI 2.0在把机器学习模型推到边缘嵌入式FPGA这件事上，有几个很重要的更新。比如，我们现在可以用它把MobileNet这样的模型部署到GW1NSR4P µSoC FPGA上。这颗芯片特别适合在边缘跑TinyML推理——它里面集成了一个ARM Cortex-M3硬核，可以直接用来跑模型和控制翻跟斗；还有4.6K查找表的FPGA逻辑，用来例化翻跟斗和接传感器输入；再加8MB的SRAM做层存储。所有这些都塞进一个6x6mm的QFN48封装里，成本也很低。而我们的GoAI 2.0 SDK则让客户能又快又简单地把TensorFlow部署到FPGA上。”

更省心的是，用GoAI 2.0根本不需要懂得FPGA的RTL设计或者微处理器的C/C++编程。SDK会自动生成从ARM Cortex-M处理器驱动翻跟斗的C/C++代码。翻跟斗本身是作为FPGA IP提供的，但也已经集成到了部分预生成的比特流里，这些比特流还带了各种传感器输入接口。翻跟斗的架构设计也很聪明——处理器在每个模型层只需要更新一个寄存器映射就行，换模型的时候不用改RTL。

当然，机器学习上手有门槛，不过GoAI 2.0已经给准备好了好几个参考设计，覆盖了摄像头、麦克风、加速度计等不同类型的传感器输入。这些参考设计包括：根据输入值预测正弦波输出、从麦克风输入判断说的是“是”还是“否”、从摄像头画面检测有没有人。还有手势检测（利用加速度计画形状）正在开发中。开发者可以选三种GoAI嵌入式开发套件之一来上手，套件里配了不同密度的高云FPGA、传感器以及HDMI输入输出等外设。

高云半导体美洲区销售总监Scott Casper表示：“边缘机器学习推理现在已经是消费、工业、医疗等多个市场的主流需求了。GoAI 2.0平台让嵌入式系统工程师能用很划算的价格，把这些高级功能轻松加到自己的应用里。我们提供了参考平台、开发套件、现场支持等各种资源，目的就是让工程师们能立刻上手。”

高云半导体亚太区销售总监谢肇坚补充说：“在即将到来的AI EXPO KOREA上，我们将首次展示这款GoAI 2.0平台。它在边缘AI市场提供了最具性价比的方案。我们的方案已经在韩国被客户选为下一代平台——跟他们现有的方案比，功耗和设计复杂度都大大降低了。”

GoAI 2.0的正式亮相将在2020年10月27日至29日，韩国COEX首尔会议中心。届时感兴趣的可以到现场看看。