Maxim推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器芯片，在電池供電設(shè)備中實(shí)現(xiàn)IoT人工

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人工智能技術(shù)使機(jī)器能夠以以前完全不可能的方式觀察、傾聽和感知世界。在過去，將AI推理安排到邊緣意味著從傳感器、攝像機(jī)和麥克風(fēng)收集數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到云中以實(shí)現(xiàn)推理算法，然后將結(jié)果發(fā)送回邊緣。由于延遲和高能耗，這種架構(gòu)對edge的推廣極具挑戰(zhàn)性。作為替代，低功率微控制器可以用于實(shí)現(xiàn)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作，但是延遲將受到影響，并且簡單的任務(wù)只能在邊緣執(zhí)行。

通過集成特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，MAX78000克服了這些限制。通過在本地實(shí)時(shí)執(zhí)行低功耗的AI處理，機(jī)器可以看到和聽到復(fù)雜的模式。MAX78000在推理方面的功耗不到單片機(jī)軟件功耗的百分之一，大大提高了機(jī)器視覺、語音、人臉識別等應(yīng)用的工作效率。MAX78000的核心是專用硬件，設(shè)計(jì)用于最小化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的能耗和延遲。當(dāng)硬件運(yùn)行時(shí)，幾乎不需要任何微控制器內(nèi)核的干預(yù)，這意味著操作高度精簡。精力和時(shí)間只用來實(shí)施CNN的數(shù)學(xué)運(yùn)算。為了高效地將外界采集的數(shù)據(jù)輸入CNN引擎，用戶可以使用兩個(gè)集成微控制器內(nèi)核中的一個(gè)：超低功耗的armCortex-M4內(nèi)核或功耗較低的RISC-V內(nèi)核。

鑒于人工智能開發(fā)的挑戰(zhàn)，Maxim  Integrated提供工具來實(shí)現(xiàn)流暢的評估和開發(fā)體驗(yàn)。MAX78000EVKIT#包含音頻和攝像頭輸入，開箱即用的演示平臺支持大字符表的關(guān)鍵詞檢索和人臉識別。完整的文檔可以幫助工程師訓(xùn)練MAX78000網(wǎng)絡(luò)并使用其日常工具：TensorFlow或PyTorch。

主要優(yōu)勢

低能耗：硬件加速器與超低功耗ARM  M4F和RISC-V微控制器的結(jié)合，將智能實(shí)現(xiàn)推向邊緣，能耗不到嵌入式競爭解決方案的百分之一。

低延遲：在邊緣執(zhí)行AI功能，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜認(rèn)知，使物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可以減少或省略云事務(wù)處理，速度提高到軟件解決方案的100倍。

高度集成：帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的低功耗微控制器使得在電池供電的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的實(shí)時(shí)認(rèn)知成為可能。

估價(jià)

"人工智能通常與大數(shù)據(jù)云解決方案聯(lián)系在一起."歐姆迪亞的市場研究分析師凱爾森阿斯特利說：“任何可以從電源線中分離出來并依靠大容量鋰離子電池的技術(shù)都將有助于打開設(shè)計(jì)師的思路，并建立一個(gè)更靈活、更適合其操作環(huán)境的人工智能解決方案。”

"我們省去了邊緣AI實(shí)現(xiàn)的電源線."馬克西姆集成微處理器和安全產(chǎn)品執(zhí)行董事克里斯阿迪斯(Kris  Ardis)表示：“電池供電的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備現(xiàn)在可以做的遠(yuǎn)不止簡單的關(guān)鍵詞識別。我們改變了游戲規(guī)則，即我們必須在功耗、延遲和成本之間做出選擇。我們預(yù)計(jì)這項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)將催生新的應(yīng)用領(lǐng)域。”