I Massima MAX78000 è una nuova generazione di microcontrollori AI costruiti per facilitare l'esecuzione delle reti neurali a bassissima potenza e vivere ai margini dell'IoT. Questo prodotto, ora disponibile da RS Components, combina l'elaborazione AI più efficiente dal punto di vista energetico con i suoi comprovati microcontrollori a bassissima potenza. L'acceleratore di rete neurale convoluzionale basato su hardware consente alle applicazioni alimentate a batteria di eseguire inferenze AI consumando solo microjoule di energia.
Il dispositivo è un SoC avanzato dotato di un Arm Cortex-M4 con CPU FPU per un controllo efficiente del sistema con un acceleratore di rete neurale profonda a bassissima potenza. Il motore CNN offre una memoria di memorizzazione del peso di 442 KB e può supportare pesi di 1, 2, 4 e 8 bit (supportando reti fino a 3.5 milioni di pesi). La memoria del peso della CNN è basata su SRAM in modo che gli aggiornamenti della rete AI possano essere effettuati al volo. Il motore della CNN offre anche 512 KB di memoria dati. L'architettura CNN è estremamente flessibile, consentendo alle reti di essere addestrate in set di strumenti convenzionali come PyTorch e TensorFlow, quindi convertite per l'esecuzione sul dispositivo utilizzando gli strumenti forniti.
Aggiungendo alla memoria nel motore CNN, il dispositivo fornisce un'ampia memoria di sistema su chip per il core del microcontrollore, con flash da 512 KB e fino a 128 KB di SRAM. Sono supportate più interfacce di comunicazione ad alta velocità e bassa potenza, tra cui I2S e un'interfaccia per telecamera parallela.
Il dispositivo è fornito in contenitori CTBGA a 81 pin (8 mm x 8 mm, passo 0.8 mm) e WLP a 130 pin (4.6 mm x 3.7 mm, passo 0.35 mm).
Le aree di applicazione tipiche includono il rilevamento e la classificazione di oggetti; elaborazione audio: riconoscimento di più parole chiave, classificazione del suono, cancellazione del rumore; riconoscimento facciale; ed elaborazione dati di serie temporali: analisi della frequenza cardiaca/segnale di salute, multi-sensore analisi, manutenzione predittiva.