Maxim Integrated的MAX78000神经网络加速器微控制器使电池供电的物联网设备实现人工智能

2020年10月21日 - 0评论

的MAX78000低功耗神经网络加速单片机从Maxim Integrated Products, Inc.搬迁在电池供电的情况下，人工智能(AI)的性能达到了极限物联网(物联网)设备。以低于软件解决方案1/100的能量执行人工智能推理，极大地提高了电池驱动的人工智能应用程序的运行时间，同时实现了以前认为不可能实现的复杂的新人工智能用例。这些功耗改进在延迟或成本方面没有任何妥协:MAX78000执行推断的速度比运行在低功耗微控制器上的软件解决方案快100倍，而成本只是FPGA或GPU解决方案的一小部分。188金宝搏官方网站

人工智能技术让机器能够看到和听到，以以前不现实的方式理解世界。在过去，将人工智能推理带到边缘意味着从传感器、摄像头和麦克风收集数据，将数据发送到云执行推理，然后将答案发送回边缘。这种架构可以工作，但由于延迟和能源性能较差，对边缘应用程序来说非常具有挑战性。作为替代方案，可以使用低功耗的微控制器来实现简单的神经网络188金宝搏官方网站;然而，延迟会受到影响，只能在边缘运行简单的任务。

通过集成一个专用的神经网络加速器和一对微控制器核心，MAX78000克服了这些限制，使机器能够看到和听到复杂的模式，本地低功耗的人工智能处理实时执行。如机器视觉、音频和面部识别等应用可以更加高效，因为MAX78000可以在低于微控制器所需能量的百分之一的情况下执行推理。MAX78000的核心是专门设计的硬件，以最小化卷积神经网络(CNN)的能量消耗和延迟。该硬件运行的任何微控制器核心的干预最小，使操作极其精简。精力和时间只用于实现CNN的数学运算。为了有效地将外部世界的数据导入CNN引擎，客户可以使用两个集成的微控制器核心之一:超低功耗Arm®Cortex®-M4核心，或者更低功耗RISC-V核心。

人工智能开发具有挑战性，Maxim Integrated提供了全面的工具，提供更无缝的评估和开发体验。的MAX78000EVKIT #包括音频和摄像头输入，以及大词汇表关键字识别和面部识别的开箱即用运行演示。完整的文档有助于工程师在他们使用的工具中培训MAX78000网络:TensorFlow或PyTorch。

关键优势

低能量的:硬件加速器与超低功耗Arm M4F和RISC-V微控制器相结合，将智能提升到极限，与最具竞争力的嵌入式解决方案相比，其能耗不到百分之一。188金宝搏官方网站
低延时:在边缘执行人工智能功能，以实现复杂的洞察力，使物联网应用能够减少或消除云交易，并将延迟比软件减少100倍以上。
高集成:配备神经网络加速器的低功耗微控制器，能够对电池驱动的物联网设备进行复杂、实时的洞察。

请注意:更多技术资料请参阅MAX78000数据表链接在本页的底部和MAX78000产品页面。