Analog Devices Inc. MAX78000內建神經網路加速器的AI MCU
Maxim Integrated MAX78000內建神經網路加速器的AI MCU適用於需要極致運算能力的人工智慧 (AI) 應用。MAX78000的設計宗旨在於支援神經網路，並將高能源效率的AI處理與超低功率微控制器結合在一起。硬體型的卷積神經網路 (CNN) 加速器讓電池供電的應用能執行AI推論，同時僅消耗微焦耳的能量。
MAX78000採用81腳位的CTBGA封裝，可在-40°C至+105°C的溫度範圍內運作。
特點
- 雙核心超低功率微控制器
- 採用FPU的Arm Cortex-M4處理器，最高達100 MHz
- 512 KB快閃記憶體及128 KB SRAM
- 含16 KB指令快取的最佳化效能
- 適用於SRAM的選擇性錯誤校正碼 (ECC-SEC-DED)
- 32位元RISC-V協同處理器，最高達60 MHz
- 最多52個一般用途I/O腳位
- 12位元平行攝影機介面
- 一個用於數位音訊介面的I2S主控/從屬介面
- 神經網路加速器
- 專為深度卷積神經網路高階最佳化
- 重量容量：442k 8位元，支援1、2、4、8位元重量
- 可編程輸入影像尺寸：最大1024 x 1024像素
- 可編程網路深度：最多64層
- 可編程每層網路通道寬度：最多1024個通道
- 1D和2D卷積處理
- 串流模式
- 可靈活支援其他網路類型，包括MLP和循環神經網路
- 電源管理功能可將電池應用的運行時間最大化
- 整合式單電感器多輸出 (SIMO) 交換式電源供應器 (SMPS)
- SIMO供應電壓範圍：2.0V至3.6V
- 動態電壓調節可將作用中核心耗電量降至最低
- 從快取在3.0V時循環執行可達22.2 μA/MHz（僅限CM4）
- 啟用即時時鐘 (RTC) 的低功率模式下可選SRAM保留
- 安全與完整性
- 可使用安全開機
- AES 128/192/256硬體加速引擎
- 真實隨機數字產生器 (TRNG) 種子產生器
- 封裝選項
- CTBGA81（8.0 mm x 8.0 mm，0.8 mm間距）
- WLP130（4.6 mm x 3.7 mm，0.35 mm間距）
應用
- 物體偵測和分類
- 音訊處理：多關鍵字識別、聲音分類、降噪
- 臉孔辨識
- 時間序列資料處理：心率/健康訊號分析、多感測器分析、預測性維護
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發佈日期: 2020-08-19
| 更新日期: 2025-04-23