Das Maxime MAX78000 ist eine neue Generation von KI-Mikrocontrollern, die entwickelt wurden, um die Ausführung neuronaler Netzwerke bei extrem geringem Stromverbrauch und am Rande des IoT zu ermöglichen. Dieses Produkt, das jetzt von RS Components erhältlich ist, kombiniert die energieeffizienteste KI-Verarbeitung mit seinen bewährten Mikrocontrollern mit extrem geringem Stromverbrauch. Der hardwarebasierte Convolutional Neural Network Accelerator ermöglicht es batteriebetriebenen Anwendungen, KI-Inferenzen auszuführen und dabei nur Mikrojoule Energie zu verbrauchen.
Das Gerät ist ein fortschrittlicher SoC mit einem Arm Cortex-M4 mit FPU-CPU für eine effiziente Systemsteuerung mit einem extrem stromsparenden Deep Neural Network Accelerator. Die CNN-Engine bietet einen Gewichtungsspeicher von 442 KB und kann 1, 2, 4 und 8-Bit-Gewichte unterstützen (unterstützt Netzwerke mit bis zu 3.5 Millionen Gewichten). Der CNN-Gewichtsspeicher ist SRAM-basiert, sodass KI-Netzwerkaktualisierungen im laufenden Betrieb vorgenommen werden können. Die CNN-Engine bietet außerdem 512 KB Datenspeicher. Die CNN-Architektur ist äußerst flexibel, sodass Netzwerke in herkömmlichen Toolsets wie PyTorch und TensorFlow trainiert und dann mithilfe der bereitgestellten Tools für die Ausführung auf dem Gerät konvertiert werden können.
Zusätzlich zum Speicher in der CNN-Engine bietet das Gerät einen großen On-Chip-Systemspeicher für den Mikrocontroller-Kern mit 512 KB Flash und bis zu 128 KB SRAM. Es werden mehrere Highspeed- und Low-Power-Kommunikationsschnittstellen unterstützt, darunter I2S und eine parallele Kameraschnittstelle.
Das Gerät wird in 81-poligen CTBGA- (8 mm x 8 mm, 0.8 mm Rastermaß) und 130-poligen WLP-Gehäusen (4.6 mm x 3.7 mm, 0.35 mm Rastermaß) geliefert.
Typische Anwendungsbereiche sind Objekterkennung und -klassifizierung; Audioverarbeitung: Multi-Keyword-Erkennung, Klangklassifizierung, Geräuschunterdrückung; Gesichtserkennung; und Zeitreihen-Datenverarbeitung: Herzfrequenz-/Gesundheitssignalanalyse, Multi-Sensor Analyse, vorausschauende Wartung.