Maxim Integrated的Max78000神经网络加速器微控制器可在电池供电的物联网设备中启用人工智能
这Max78000低功耗神经网络加速微控制器从Maxim Integrated Products，Inc。移动人工智能（AI）到边缘而没有性能损害的电池驱动internet of things（IoT）设备。在小于1/100的情况下，执行AI推断，软件解决方案的能量极大地改善了电池供电的AI应用程序的运行时间，同时启用了以前认为不可能的复杂新AI用例。这些功率改进没有延迟或成本的折衷：最大78000的推论比在低功率微控制器上运行的软件解决方案快100倍，而FPGA或GPU解决方案成本的一小部分。
AI技术允许机器看到和听到，以以前不切实际的方式了解世界。过去，将AI推断带到边缘意味着从传感器，相机和麦克风收集数据，将数据发送到云中以执行推理，然后将答案发送回边缘。该体系结构起作用，但由于延迟和能源性能差而对边缘应用非常具有挑战性。作为替代方案，低功率微控制器可用于实现简单的神经网络。但是，延迟遭受损失，只能在边缘运行简单的任务。
通过将专用的神经网络加速器与一对微控制器内核集成在一起，Max78000克服了这些限制，使计算机能够通过实时执行的本地低功率AI处理来查看和听到复杂的模式。可以使机器视觉，音频和面部识别等应用程序更有效，因为Max78000可以在微控制器所需的小于1/100的能量下执行推断。Max78000的核心是专门的硬件，旨在最大程度地减少卷积神经网络（CNN）的能耗和延迟。该硬件的运行方式是从任何微控制器核心的最小干预中运行，从而使操作变得非常精简。能量和时间仅用于实施CNN的数学操作。为了有效地将数据从外部世界获取到CNN发动机，客户可以使用两个集成的微控制器内核之一：超低功率ARM®CORTEX®-M4 CORE，或者甚至更低的RISC-RISC-RISC-V Core。
AI development can be challenging, and Maxim Integrated provides comprehensive tools for a more seamless evaluation and development experience. Themax78000 evkit＃包括音频和摄像头输入，以及开箱即用的演示，用于大型词汇量关键字点斑点和面部识别。完整的文档可以帮助工程师在使用：TensorFlow或Pytorch的工具中为Max78000培训网络。
关键优势
- Low Energy：硬件加速器以及超低功率组M4F和RISC-V微控制器将智能移至边缘，而与最近的竞争性嵌入式溶液相比，能量小于1/100。
- Low Latency: Performs AI functions at the edge to achieve complex insights, enabling IoT applications to reduce or eliminate cloud transactions and cuts latency over 100x compared to software.
- 高积分: Low-power microcontroller with neural network accelerator enables complex, real-time insights in battery-powered IoT devices.
笔记: More technical information can be found in theMax78000数据表在此页面的底部和Max78000product page.
可用性和定价
- 这Max78000可从授权分销商那里获得；根据要求提供定价。
- 这Max7800Evkit＃评估套件的价格为168美元。
