Maxim Integrated的 MAX78000低功耗神经网络加速微控制器将人工智能（AI）推向了边缘，而电池供电的物联网（IoT）设备的性能并未受到影响。以不到软件解决方案能量的1/100的速度执行AI推理，可以大大改善电池供电的AI应用程序的运行时间，同时可以实现以前认为不可能的复杂的新AI用例。这些功耗改进在延迟或成本上没有丝毫妥协：与运行在低功耗微控制器上的软件解决方案相比，MAX78000执行推理的速度快100倍，而其成本仅为FPGA或GPU解决方案的一小部分。
AI技术使机器可以看到和听到声音，从而以以前不切实际的方式了解世界。过去，将AI推理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。这种架构可以工作，但是由于延迟时间和能源性能差，对于边缘应用程序来说非常具有挑战性。作为替代方案，可以使用低功耗微控制器来实现简单的神经网络。但是，延迟会受到影响，并且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，使机器能够通过本地，低功耗的人工智能处理程序来实时查看和听到复杂的模式。由于MAX78000能够以不到微控制器所需能量的1/100的能量执行推理，因此可以提高机器视觉，音频和面部识别等应用的效率。 MAX78000的核心是专用硬件，旨在最小化卷积神经网络（CNN）的能耗和等待时间。该硬件运行时几乎不受任何微控制器内核的干扰，从而极大地简化了操作。能量和时间仅用于实现CNN的数学运算。为了将来自外部世界的数据有效地带入CNN引擎，客户可以使用两个集成的微控制器内核之一：超低功耗的Arm®Cortex®-M4内核或更低功耗的RISC-V内核。
人工智能的开发可能具有挑战性，Maxim Integrated提供了全面的工具，可提供更加无缝的评估和开发经验。MAX78000EVKIT#包含音频和摄像机输入，以及开箱即用的演示程序，用于大型词汇关键词识别和面部识别。完整的文档可帮助工程师使用他们常用的工具为MAX78000训练网络：TensorFlow或PyTorch。
主要优势
- 低能耗：硬件加速器与超低功耗Arm M4F和RISC-V微控制器相结合，与最接近的竞争性嵌入式解决方案相比，以不到1/100的能耗将智能功能带到了边缘。
- 低延迟：在边缘执行AI功能以获取复杂的见解，使IoT应用程序可以减少或消除云事务并与软件相比将延迟降低100倍以上。
- 高度集成：具有神经网络加速器的低功耗微控制器可在电池供电的IoT设备中实现复杂的实时洞察。
供货情况和价格
- MAX78000可从授权分销商处购买；价格可根据要求提供。
- MAX7800EVKIT#评估板的价格为168美元。
- 有关Maxim Integrated的人工智能解决方案的详细信息，请访问http://bit.ly/Maxim_AI