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芯品#MAX78002 新型AI MCU,能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以超低功耗運(yùn)行

eeDesigner ? 2024-05-07 17:47 ? 次閱讀

人工智能(AI)需要超強(qiáng)的計(jì)算能力,而Maxim則大大降低了AI計(jì)算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運(yùn)行,將高能效的AI處理與經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的Maxim超低功耗微控制器相結(jié)合。通過(guò)這款基于硬件的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器,即使是電池供電的應(yīng)用也可執(zhí)行AI推理,同時(shí)功耗僅為微焦耳級(jí)。

MAX78002是一款先進(jìn)的片上系統(tǒng),集成帶FPU CPUArm? Cortex?-M4內(nèi)核,通過(guò)超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器實(shí)現(xiàn)高效的系統(tǒng)控制。CNN引擎具有2MB的權(quán)重存儲(chǔ)器,可支持1、2、4和8位權(quán)重(支持高達(dá)1600萬(wàn)1位權(quán)重的網(wǎng)絡(luò))。該CNN權(quán)重存儲(chǔ)器基于SRAM,因此可進(jìn)行AI網(wǎng)絡(luò)的即時(shí)更新。同時(shí),CNN引擎還集成了1.3MB的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器。高度靈活的CNN架構(gòu)支持用戶通過(guò)PyTorch?和TensorFlow?等傳統(tǒng)工具集訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),然后經(jīng)ADI提供的工具轉(zhuǎn)換后在MAX78002上運(yùn)行。

除CNN引擎的存儲(chǔ)器之外,MAX78002還具備適配微控制器內(nèi)核的大型片內(nèi)系統(tǒng)存儲(chǔ)器,具有2.5MB的閃存和高達(dá)384KB的SRAM,支持多個(gè)高速和低功耗的通信接口,包括I2S、MIPI CSI-2?、并行攝像頭接口(PCIF)和SD3.0/SDIO3.0/eMMC4.51安全數(shù)字接口。

該器件采用144引腳CSBGA(12mm x 12mm、0.8mm間距)封裝。

*附件:MAX78002 新型AI MCU,能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以超低功耗運(yùn)行.pdf

特性

  • 雙核超低功耗微控制器
    • 帶FPU的Arm Cortex-M4處理器,工作頻率最高可達(dá)120MHz
    • 2.5MB閃存、64KB ROM和384KB SRAM
    • 16KB指令緩存幫助優(yōu)化性能
    • 用于SRAM的可選糾錯(cuò)碼(ECC-SEC-DED)功能
    • 32位RISC-V協(xié)處理器,工作頻率最高可達(dá)60MHz
    • 多達(dá)60個(gè)通用I/O引腳
    • MIPI CSI-2攝像頭串行接口
    • 12位并行攝像頭接口
    • 用于數(shù)字音頻接口的I2S主機(jī)/從機(jī)
    • 安全數(shù)字接口支持SD3.0/SDIO3.0/eMMC4.51
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器
    • 針對(duì)深度CNN進(jìn)行了高度優(yōu)化
    • 2M 8位權(quán)重容量,具有1、2、4、8位權(quán)重
    • 1.3MB CNN數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器
    • 高達(dá)2048 x 2048像素的可編程輸入圖像尺寸
    • 多達(dá)128層的可編程網(wǎng)絡(luò)深度
    • 多達(dá)1024個(gè)通道的可編程網(wǎng)絡(luò)每層通道寬度
    • 一維和二維卷積處理
    • 能夠以30fps的速率處理VGA圖像
  • 電源管理功能有助于延長(zhǎng)電池續(xù)航時(shí)間
    • 集成單電感多路輸出(SIMO)的開(kāi)關(guān)電源(SMPS)
    • SIMO電源電壓范圍:2.85V至3.6V
    • 動(dòng)態(tài)電壓調(diào)節(jié)盡可能地降低了內(nèi)核功耗
    • 在3.0V時(shí)緩存執(zhí)行While循環(huán)的電流為23μA/MHz(僅CM4內(nèi)核工作)
    • 支持實(shí)時(shí)時(shí)鐘(RTC)使能的低功耗模式的SRAM數(shù)據(jù)保留
  • 安全性和集成度
    • 安全啟動(dòng)
    • AES 128/192/256硬件加速引擎
    • 真隨機(jī)數(shù)生成器(TRNG)的隨機(jī)數(shù)種子生成器
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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