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。
开发资料
*附件:MAX78000数据手册.pdf
*附件:max78000-用户手册.pdf
*附件:设计笔记 Keywords Spotting Using the MAX78000.pdf
*附件:应用笔记 Developing Power-optimized applications on the MAX78000.pdf
器件驱动器
- MAX78000 GitHub no-OS Driver Source Code新
- AI Tools
- 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。
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
评估套件

设计文件:
*附件:max78000_evkit_gerbers.zip
- 带有专用显示屏的储能器,可以跟踪设备电源随时间的变化
- 板载数字麦克风
- 板载加速度计/陀螺仪
- SWD JTAG 10引脚接头
- RISC-V协处理器JTAG 10引脚接头
- 16M字节QSPI Flash
- 选择可通过0.1in接头访问的GPIO
- 四个ADC输入,采用可选的AA滤波器
- 触摸使能、3.5in、320 x 240彩色TFT显示屏
- UART通过USB桥接器访问
- QSPI存储器通过USB桥接器访问
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