De Maxim MAX78000 is een nieuw soort AI-microcontroller die is gebouwd om neurale netwerken te laten werken op ultralaag vermogen en aan de rand van het IoT te leven. Dit product, nu verkrijgbaar bij RS Components, combineert de meest energie-efficiënte AI-verwerking met zijn bewezen ultra-low-power microcontrollers. De op hardware gebaseerde convolutionele neurale netwerkversneller stelt batterijgevoede applicaties in staat om AI-inferenties uit te voeren terwijl ze slechts microjoules aan energie verbruiken.
Het apparaat is een geavanceerde SoC met een Arm Cortex-M4 met FPU CPU voor efficiënte systeemcontrole met een ultra-laag vermogen diepe neurale netwerkversneller. De CNN-engine biedt een gewichtsopslaggeheugen van 442 KB en kan 1, 2, 4 en 8-bits gewichten ondersteunen (ondersteunende netwerken tot 3.5 miljoen gewichten). Het CNN-gewichtsgeheugen is gebaseerd op SRAM, zodat AI-netwerkupdates on-the-fly kunnen worden uitgevoerd. De CNN-engine biedt ook 512 KB aan datageheugen. De CNN-architectuur is extreem flexibel, waardoor netwerken kunnen worden getraind in conventionele toolsets zoals PyTorch en TensorFlow, en vervolgens kunnen worden geconverteerd voor uitvoering op het apparaat met behulp van de meegeleverde tools.
Naast het geheugen in de CNN-engine biedt het apparaat groot on-chip systeemgeheugen voor de microcontrollerkern, met 512 KB flash en tot 128 KB SRAM. Meerdere high-speed en low-power communicatie-interfaces worden ondersteund, waaronder I2S en een parallelle camera-interface.
Het apparaat wordt geleverd in 81-pins CTBGA (8 mm x 8 mm, 0.8 mm pitch) en 130-pins WLP (4.6 mm x 3.7 mm, 0.35 mm pitch) pakketten.
Typische toepassingsgebieden zijn objectdetectie en classificatie; audioverwerking: herkenning van meerdere trefwoorden, geluidsclassificatie, ruisonderdrukking; gezichtsherkenning; en tijdreeksgegevensverwerking: analyse van hartslag/gezondheidssignalen, multi-sensor analyse, voorspellend onderhoud.