Analog Devices Inc. MAX78000 AI MCU mit neuronalem Netzwerkbeschleuniger
Der Analog Devices Inc. MAX78000 KI-MCU mit neuronalem Netzwerkbeschleuniger wird für KI-Applikationen (künstliche Intelligenz) verwendet, die eine extreme Rechenleistung erfordern. Der MAX78000 ist zur Aktivierung von neuronalen Netzwerken ausgelegt und kombiniert eine energieeffiziente KI-Verarbeitung mit extrem stromsparenden Mikrocontrollern. Der Hardware-basierte CNN-Beschleuniger (Convolutional Neural Network, CNN) ermöglicht batteriebetriebenen Applikationen KI-Inferenzen auszuführen, während nur Mikrojoules an Energie verbraucht werden.Der MAX78000 von Analog Devices ist in 81-Pin-CTBGA-Gehäuse mit einem Betriebstemperaturbereich von -40 °C bis +105 °C verfügbar.
Merkmale
- Extrem stromsparender Dual-Core-Mikrocontroller
- Arm® Cortex-M4-Prozessor mit FPU von bis zu 100 MHz
- 512 KB Flash und 128 KB SRAM
- Optimierte Leistung mit 16 KB Befehlscache
- Optionaler Fehlerbehebungs-Code (ECC-SEC-DED) für SRAM
- 32-Bit-RISC-V-Coprozessor von bis zu 60 MHz
- Bis zu 52 Universal-I/O-Pins
- Parallelgeschaltete 12-Bit-Kameraschnittstelle
- 1x I2S-Master/Slave für digitale Audioschnittstelle
- Neuraler Netzwerkbeschleuniger
- Hochoptimiert für tiefe konvolutionelle, neurale Netzwerke
- 442 K 8-Bit-Gewichtskapazität mit 1-, 2-, 4-, 8-Bit-Gewichten
- Programmierbare Eingangsbildgröße von bis zu 1.024 x 1.024 Pixel
- Programmierbare Netzwerktiefe von bis zu 64 Schichten
- Programmierbare Netzwerkkanalbreiten pro Schicht von bis zu 1.024 Kanälen
- 1- und 2-dimensionale Konfigurationsverarbeitung
- Streaming-Modus
- Flexibilität zur Unterstützung anderer Netzwerktypen, einschließlich MLP und wiederkehrende neurale Netzwerke
- Das Leistungsmanagement maximiert die Betriebszeit für Batterie-Applikationen
- Integriertes Schaltnetzteil (SMPS) mit Einzelinduktivität und Mehrfachausgang (SIMO)
- SIMO-Versorgungsspannungsbereich: 2,0 V bis 3,6 V
- Dynamische Spannungsskalierung reduziert den Stromverbrauch des aktiven Cores
- 22,2 μA/MHz während der Schleifenausführung bei 3,0 V vom Cache (nur CM4)
- Wählbare SRAM-Erhaltung in stromsparenden Modi mit aktivierter Echtzeituhr(RTC)-Freigabe
- Sicherheit und Integrität
- Verfügbares sicheres Booten
- AES 128/192/256 Hardware-Beschleunigungsengine
- Echter Zufallsnummerngenerator (TRNG) und Seed-Generator
- Gehäuseoptionen
- CTBGA81 (8,0 mm x 8,0 mm, 0,8 mm Rastermaß)
- WLP130 (4,6 mm x 3,7 mm, 0.35mm Rastermaß)
Applikationen
- Objekterkennung und Klassifizierung
- Audioverarbeitung: Multi-Keyword-Erkennung, Klangklassifizierung, Rauschunterdrückung
- Gesichtserkennung
- Zeitreihe-Datenverarbeitung: Herzfrequenz-/Gesundheitssignal-Analyse, Multisensor-Analyse, prädiktive Wartung
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Veröffentlichungsdatum: 2020-08-19
| Aktualisiert: 2025-04-23
