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Maxim推出神经网路加速器晶片 电池供电设备的IoT人工智慧
 

【CTIMES/SmartAuto 报导】   2020年10月21日 星期三

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Maxim Integrated Products, Inc宣布推出带有神经网路加速器的MAX78000低功耗微控制器,支援电池供电的嵌入式物联网(IoT)设备在边缘透过快速、低功耗人工智慧(AI)推理来制定复杂决策。与软体方案相比,这种快速、低功耗的决策实施使得复杂的AI推理能耗降低到前期方案的百分之一以内,采用AI技术的电池供电系统可大幅延长其执行时间,有助於实现之前无法逾越的新一代电池供电AI应用。

MAX78000将能耗和延迟降低100倍,在IoT边缘实现复杂的嵌入式决策
MAX78000将能耗和延迟降低100倍,在IoT边缘实现复杂的嵌入式决策

此外,MAX78000并没有影响延迟指标和成本:其成本只是FPGA或GPU方案的零头,而执行推理的速度比低功耗微控制器上实施的软体方案快100倍。

AI技术使机器能够以之前完全不可能的方式来观察、聆听和感知世界。过去,将AI推理布置到边缘意味着从感测器、相机和麦克风收集资料,然後将资料发送到云端实现推理演算法,再将结果送回到边缘。由於延迟和能耗较大,这种架构对於边缘普及极具挑战。作为替代方案,低功耗微控制器可用於实施简单的神经网路运算,但延迟会受到影响,且只能在边缘执行简单任务。

透过整合专用的神经网路加速器,MAX78000克服了这些局限性,凭藉在本地以低功耗即时执行AI处理,使机器能够看到和听到复杂的型态。由於MAX78000执行推理的功耗不到微控制器软体运行功耗的百分之一,大幅提高了机器视觉、语音和脸部识别等应用的工作效率。

MAX78000的核心是专用硬体,其设计旨在最大程度地降低卷积神经网路(CNN)的能耗和延迟。该硬体运行时几??不需要任何微控制器的介入,意味着操作的流线化程度极高。能量和时间仅用於实施CNN的数学运算。为了将外部世界的采集资料高效输入到CNN引擎,使用者可使用两种整合微控制器核之一:超低功耗ARM Cortex-M4 核心,或功耗更低的RISC-V核心。

鉴於AI开发的挑战性,Maxim Integrated提供了工具,实现平稳的评估和开发体验。MAX78000EVKIT#包括音讯和相机输入,开箱即用的展示平台支援大字表关键字检索和脸部识别。完备的文件可协助工程师训练MAX78000网路,且采用其日常使用的工具:TensorFlow或PyTorch。

MAX78000主要优势

.低能耗

硬体加速器与超低功耗ARM M4F及RISC-V微控制器相结合,将智慧化实施推进到边缘,能耗不足嵌入式竞争方案的百分之一。

.低延迟

在边缘执行AI功能,实现复杂的认知,使IoT应用减少或省去云端交易处理,速度提高到软体方案的100倍。

.高度整合

带有神经网路加速器的低功耗微控制器使得在电池供电的IoT设备中实现复杂、即时认知成为可能。

關鍵字: 人工智能  微控制器  机器视觉  脸部识别  语音识别  Maxim 
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