Maxim integrated products，Inc .(Nasdaq : maxim)宣布推出带神经网络加速器的MAX78000低功耗微控制器，支持电池供电的嵌入式物联网(IoT)设备通过快速、低功耗的人工智能(AI)推理在边缘做出复杂决策。与软件解决方案相比，这种快速低功耗的决策实现将复杂AI推理的能耗降低到了以前解决方案的1%以下，使用AI技术的电池供电系统可以大大延长其运行时间，有助于实现以前无法克服的新一代电池供电AI应用。此外，MAX78000不影响延迟指标和成本：其成本仅为FPGA或GPU方案的零头，执行推理的速度比在低功耗微控制器上实现的软件方案快100倍。
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人工智能技术使机器能够以以前完全不可能的方式观察、倾听和感知世界。在过去，将AI推理安排到边缘意味着从传感器、摄像机和麦克风收集数据，然后将数据发送到云中以实现推理算法，然后将结果发送回边缘。由于延迟和高能耗，这种架构对edge的推广极具挑战性。作为替代，低功率微控制器可以用于实现简单的神经网络操作，但是延迟将受到影响，并且简单的任务只能在边缘执行。
通过集成特殊的神经网络加速器，MAX78000克服了这些限制。通过在本地实时执行低功耗的AI处理，机器可以看到和听到复杂的模式。MAX78000在推理方面的功耗不到单片机软件功耗的百分之一，大大提高了机器视觉、语音、人脸识别等应用的工作效率。MAX78000的核心是专用硬件，设计用于最小化卷积神经网络(CNN)的能耗和延迟。当硬件运行时，几乎不需要任何微控制器内核的干预，这意味着操作高度精简。精力和时间只用来实施CNN的数学运算。为了高效地将外界采集的数据输入CNN引擎，用户可以使用两个集成微控制器内核中的一个：超低功耗的armCortex-M4内核或功耗较低的RISC-V内核。
鉴于人工智能开发的挑战，Maxim Integrated提供工具来实现流畅的评估和开发体验。MAX78000EVKIT#包含音频和摄像头输入，开箱即用的演示平台支持大字符表的关键词检索和人脸识别。完整的文档可以帮助工程师训练MAX78000网络并使用其日常工具：TensorFlow或PyTorch。
主要优势
低能耗：硬件加速器与超低功耗ARM M4F和RISC-V微控制器的结合，将智能实现推向边缘，能耗不到嵌入式竞争解决方案的百分之一。
低延迟：在边缘执行AI功能，实现复杂认知，使物联网应用可以减少或省略云事务处理，速度提高到软件解决方案的100倍。
高度集成：带神经网络加速器的低功耗微控制器使得在电池供电的物联网设备中实现复杂的实时认知成为可能。
估价
"人工智能通常与大数据云解决方案联系在一起."欧姆迪亚的市场研究分析师凯尔森阿斯特利说：“任何可以从电源线中分离出来并依靠大容量锂离子电池的技术都将有助于打开设计师的思路，并建立一个更灵活、更适合其操作环境的人工智能解决方案。”
"我们省去了边缘AI实现的电源线."马克西姆集成微处理器和安全产品执行董事克里斯阿迪斯(Kris Ardis)表示：“电池供电的物联网设备现在可以做的远不止简单的关键词识别。我们改变了游戏规则，即我们必须在功耗、延迟和成本之间做出选择。我们预计这项创新技术将催生新的应用领域。”
行业资讯 
2021-06-09 17:23:24
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