MAX78000采用超低功耗卷积神经网络加速度计的人工智能微控制器技术手册

概述
人工智能(AI)需要超强的计算能力，而Maxim则大大降低了AI计算所需的功耗。MAX78000是一款新型的AI微控制器，使神经网络能够在互联网边缘端以超低功耗运行，将高能效的AI处理与经过验证的Maxim超低功耗微控制器相结合。通过这款基于硬件的卷积神经网络(CNN)加速器，即使是电池供电的应用也可执行AI推理，同时功耗仅为微焦耳级。

MAX78000是一款先进的片上系统，集成带FPU CPU的Arm^®^ Cortex ^®^ -M4内核，通过超低功耗深度神经网络加速器实现高效的系统控制。CNN引擎具有442KB的权重存储器，可支持1、2、4和8位权重（支持高达350万权重的网络）。该CNN权重存储器基于SRAM，因此可进行AI网络的即时更新。同时，CNN引擎还集成了512KB的数据存储器。高度灵活的CNN架构允许用户通过PyTorch ^®^ 和TensorFlow ^®^ 等传统工具集训练网络，然后经Maxim提供的工具转换后在MAX78000上运行。

除CNN引擎的存储器之外，MAX78000还具备适配微控制器内核的大型片内系统存储器，具有512KB的闪存和高达128KB的SRAM，支持多个高速和低功耗的通信接口，包括I2S和并行摄像头接口(PCIF)。

该器件采用81引脚的CTBGA（8mm x 8mm、0.8mm间距）封装。
数据表：*附件：MAX78000采用超低功耗卷积神经网络加速度计的人工智能微控制器技术手册.pdf

应用

• 音频处理：多关键字识别、声音分类、降噪
• 面部识别
• 目标检测和分类
• 时间序列数据处理：心率/生命体征信号分析、多传感器分析、预测性维护

特性

• 双核超低功耗微控制器
  • 带FPU的Arm Cortex-M4处理器，工作频率最高可达100MHz
  • 512KB闪存和128KB SRAM
  • 16KB指令缓存帮助优化性能
  • 用于SRAM的可选纠错码(ECC-SEC-DED)功能
  • 32位RISC-V协处理器，工作频率最高可达60MHz
  • 多达52个通用I/O引脚
  • 12位并行摄像头接口
  • 一个I^2^S主机/从机，用于数字音频接口
• 神经网络加速器
  • 针对深度卷积神经网络进行了高度优化
  • 442k 8位权重容量，具有1、2、4、8位权重
  • 高达1024 x 1024像素的可编程输入图像尺寸
  • 多达64层的可编程网络深度
  • 多达1024个通道的可编程网络每层通道宽度
  • 一维和二维卷积处理
  • 流模式
  • 灵活支持其他网络类型，包括MLP和循环神经网络
• 电源管理延长电池应用的续航时间
  • 集成单电感多路输出(SIMO)的开关电源(SMPS)
  • SIMO电源电压范围：2.0V至3.6V
  • 动态电压调节尽可能地降低了内核功耗
  • 在3.0V时缓存执行While循环的电流为22.2µA/MHz（仅CM4内核工作）
  • 支持实时时钟(RTC)使能的低功耗模式的SRAM数据保留
• 安全性和集成度
  • 安全启动
  • AES 128/192/256硬件加速引擎
  • 真随机数生成器(TRNG)的随机数种子生成器

框图

电特性

引脚配置描述