Analog Devices / Maxim Integrated MAX78002 Mikrocontroller für künstliche Intelligenz

Analog Devices MAX78002 Mikrocontroller mit künstlicher Intelligenz sind KI-Mikrocontroller, die neurale Netzwerke ermöglichen. Der MAX78002 von Analog Devices kann mit extrem geringem Stromverbrauch und am Edge des IoT betrieben werden. Die Bauteile kombinieren eine energieeffiziente KI-Verarbeitung mit extrem stromsparenden Mikrocontrollern. Der Hardware-basierte CNN-Beschleuniger (Convolutional Neural Network, CNN) ermöglicht batteriebetriebenen Applikationen KI-Inferenzen auszuführen, während nur Mikrojoules an Energie verbraucht werden.

Merkmale

  • Stromsparender Dual-Core-Mikrocontroller
    • ARM® Cortex®-M4-Prozessor mit FPU von bis zu 120 MHz
    • 2,5 MB Flash, 64 KB ROM und 384 KB SRAM
    • Optimierte Leistung mit 16 KB Befehlscache
    • Optionaler Fehlerkorrekturcode (ECC SEC-DED) für SRAM
    • 32-Bit-RISC-V-Coprozessor von bis zu 60 MHz
    • Bis zu 60 Universal-I/O-Pins
    • MIPI-Kameracontroller mit serieller Schnittstelle 2 (MIPI CSI-2) V2.1 – Unterstützung für zwei Datenleitungen
    • Parallele 12-Bit-Kameraschnittstelle
    • I2S-Controller/Ziel für digitale Audio-Schnittstelle
    • Die sichere Digitalschnittstelle unterstützt SD 3.0/SDIO 3.0/eMMC 4,51
  • CNN-Beschleuniger (Convolutional Neural Network)
    • Hochoptimiert für tiefe CNNs
    • 2 Millionen 8-Bit-Gewichtskapazität mit 1-, 2-, 4-, 8-Bit-Gewichten
    • CNN-Datenspeicher: 1,3 MB
    • Programmierbare Eingangsbildgröße von bis zu 2.048 x 2.048 Pixeln
    • Programmierbare Netzwerktiefe von bis zu 128 Schichten
    • Programmierbare Netzwerkkanalbreiten pro Schicht von bis zu 1.024 Kanälen
    • 1- und 2-dimensionale Konfigurationsverarbeitung
    • Kann VGA-Bilder bei 30 fps verarbeiten
  • Leistungsmanagement für die Verlängerung der Batterielaufzeit
    • Integriertes Schaltnetzteil (SMPS) mit Einzelinduktivität und Mehrfachausgang (SIMO)
    • Versorgungsspannungsbereich: 2,85 V bis 3,6 V
    • Unterstützung von optionalem externem Hilfs-CNN-Netzteil
    • Dynamische Spannungsskalierung reduziert den Stromverbrauch des aktiven Cores
    • 23,9 μA/MHz während der Schleifenausführung bei 3,3 V vom Cache (nur CM4)
    • Wählbare SRAM-Erhaltung in stromsparenden Modi mit aktivierter Echtzeituhr (RTC)
  • Sicherheit und Integrität
    • Verfügbares sicheres Booten
    • AES 128/192/256 Hardware-Beschleunigungsengine
    • Seed-Generator mit echtem Zufallsnummerngenerator (TRNG)

Applikationen

  • Fabrikroboter- und Drohnen-Navigation
  • Industriesensoren und Prozesssteuerung
  • Inline-Qualitätssicherungs-Visionssysteme
  • Smart-Sicherheitskameras
  • Tragbare medizinische Diagnosegeräte

Videos

Veröffentlichungsdatum: 2022-11-29 | Aktualisiert: 2024-09-24