人工智能(AI)需要超強的計算能力，而Maxim則大大降低了AI計算所需的功耗。MAX78000是一款新型的AI微控制器，使神經網絡能夠在互聯網邊緣端以超低功耗運行，將高能效的AI處理與經過驗證的Maxim超低功耗微控制器相結合。通過這款基于硬件的卷積神經網絡(CNN)加速器，即使是電池供電的應用也可執行AI推理，同時功耗僅為微焦耳級。

開發資料

*附件：MAX78000數據手冊.pdf
*附件：max78000-用戶手冊.pdf
*附件：設計筆記 Keywords Spotting Using the MAX78000.pdf
*附件：應用筆記 Developing Power-optimized Applications on the MAX78000.pdf

器件驅動器

• MAX78000 GitHub no-OS Driver Source Code新
• AI Tools

軟件開發

• Maxim Micros SDK (Windows), 1.0.1
• MAX78000 EV Kit Power Monitor Software, 1.0.0
• Maxim Micros SDK (Mac), 1.0.1
• Maxim Micros SDK (Linux), 1.0.1

MAX78000是一款先進的片上系統，集成帶FPU CPU的Arm^?^ Cortex ^?^ -M4內核，通過超低功耗深度神經網絡加速器實現高效的系統控制。CNN引擎具有442KB的權重存儲器，可支持1、2、4和8位權重（支持高達350萬權重的網絡）。該CNN權重存儲器基于SRAM，因此可進行AI網絡的即時更新。同時，CNN引擎還集成了512KB的數據存儲器。高度靈活的CNN架構允許用戶通過PyTorch ^?^ 和TensorFlow ^?^ 等傳統工具集訓練網絡，然后經Maxim提供的工具轉換后在MAX78000上運行。

除CNN引擎的存儲器之外，MAX78000還具備適配微控制器內核的大型片內系統存儲器，具有512KB的閃存和高達128KB的SRAM，支持多個高速和低功耗的通信接口，包括I2S和并行攝像頭接口(PCIF)。

該器件采用81引腳的CTBGA（8mm x 8mm、0.8mm間距）封裝。

應用

• 音頻處理：多關鍵字識別、聲音分類、降噪
• 面部識別
• 目標檢測和分類
• 時間序列數據處理：心率/生命體征信號分析、多傳感器分析、預測性維護
  

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100MHz
  • 512KB閃存和128KB SRAM
  • 16KB指令緩存幫助優化性能
  • 用于SRAM的可選糾錯碼(ECC-SEC-DED)功能
  • 32位RISC-V協處理器，工作頻率最高可達60MHz
  • 多達52個通用I/O引腳
  • 12位并行攝像頭接口
  • 一個I^2^S主機/從機，用于數字音頻接口
• 神經網絡加速器
  • 針對深度卷積神經網絡進行了高度優化
  • 442k 8位權重容量，具有1、2、4、8位權重
  • 高達1024 x 1024像素的可編程輸入圖像尺寸
  • 多達64層的可編程網絡深度
  • 多達1024個通道的可編程網絡每層通道寬度
  • 一維和二維卷積處理
  • 流模式
  • 靈活支持其他網絡類型，包括MLP和循環神經網絡
• 電源管理延長電池應用的續航時間
  • 集成單電感多路輸出(SIMO)的開關電源(SMPS)
  • SIMO電源電壓范圍：2.0V至3.6V
  • 動態電壓調節盡可能地降低了內核功耗
  • 在3.0V時緩存執行While循環的電流為22.2μA/MHz（僅CM4內核工作）
  • 支持實時時鐘(RTC)使能的低功耗模式的SRAM數據保留
• 安全性和集成度
  • 安全啟動
  • AES 128/192/256硬件加速引擎
  • 真隨機數生成器(TRNG)的隨機數種子生成器

評估套件

設計文件：

*附件：max78000_evkit_gerbers.zip

• 帶有專用顯示屏的儲能器，可以跟蹤設備電源隨時間的變化
• 板載數字麥克風
• 板載加速度計/陀螺儀
• SWD JTAG 10引腳接頭
• RISC-V協處理器JTAG 10引腳接頭
• 16M字節QSPI Flash
• 選擇可通過0.1in接頭訪問的GPIO
• 四個ADC輸入，采用可選的AA濾波器
• 觸摸使能、3.5in、320 x 240彩色TFT顯示屏
• UART通過USB橋接器訪問
• QSPI存儲器通過USB橋接器訪問
• 所有IC電源軌都可能采用跳線隔離，以測量單個電流
• 兩個通用LED和兩個通用按鈕開關