Analog Devices Inc. MAX78000內建神經網路加速器的AI MCU

Maxim Integrated MAX78000內建神經網路加速器的AI MCU適用於需要極致運算能力的人工智慧 (AI) 應用。MAX78000的設計宗旨在於支援神經網路,並將高能源效率的AI處理與超低功率微控制器結合在一起。硬體型的卷積神經網路 (CNN) 加速器讓電池供電的應用能執行AI推論,同時僅消耗微焦耳的能量。

MAX78000採用81腳位的CTBGA封裝,可在-40°C至+105°C的溫度範圍內運作。

特點

  • 雙核心超低功率微控制器
    • 採用FPU的Arm Cortex-M4處理器,最高達100 MHz
    • 512 KB快閃記憶體及128 KB SRAM
    • 含16 KB指令快取的最佳化效能
    • 適用於SRAM的選擇性錯誤校正碼 (ECC-SEC-DED)
    • 32位元RISC-V協同處理器,最高達60 MHz
    • 最多52個一般用途I/O腳位
    • 12位元平行攝影機介面
    • 一個用於數位音訊介面的I2S主控/從屬介面
  • 神經網路加速器
    • 專為深度卷積神經網路高階最佳化
    • 重量容量:442k 8位元,支援1、2、4、8位元重量
    • 可編程輸入影像尺寸:最大1024 x 1024像素
    • 可編程網路深度:最多64層
    • 可編程每層網路通道寬度:最多1024個通道
    • 1D和2D卷積處理
    • 串流模式
    • 可靈活支援其他網路類型,包括MLP和循環神經網路
  • 電源管理功能可將電池應用的運行時間最大化
    • 整合式單電感器多輸出 (SIMO) 交換式電源供應器 (SMPS)
    • SIMO供應電壓範圍:2.0V至3.6V
    • 動態電壓調節可將作用中核心耗電量降至最低
    • 從快取在3.0V時循環執行可達22.2 μA/MHz(僅限CM4)
    • 啟用即時時鐘 (RTC) 的低功率模式下可選SRAM保留
  • 安全與完整性
    • 可使用安全開機
    • AES 128/192/256硬體加速引擎
    • 真實隨機數字產生器 (TRNG) 種子產生器
  • 封裝選項
    • CTBGA81(8.0 mm x 8.0 mm,0.8 mm間距)
    • WLP130(4.6 mm x 3.7 mm,0.35 mm間距)

應用

  • 物體偵測和分類
  • 音訊處理:多關鍵字識別、聲音分類、降噪
  • 臉孔辨識
  • 時間序列資料處理:心率/健康訊號分析、多感測器分析、預測性維護

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方塊圖

結構圖 - Analog Devices Inc. MAX78000內建神經網路加速器的AI MCU
發佈日期: 2020-08-19 | 更新日期: 2025-04-23