MAX78000將能耗和延遲降低100倍，從而在IoT邊緣實現復雜的嵌入式決策

今日，Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM)宣布推出帶有神經網絡加速器的MAX78000低功耗微控制器，支持電池供電的嵌入式物聯網(IoT)設備在邊緣通過快速、低功耗人工智能(AI)推理來制定復雜決策。與軟件方案相比，這種快速、低功耗的決策實施使得復雜的AI推理能耗降低到前期方案的百分之一以內，采用AI技術的電池供電系統可大幅延長其運行時間，有助于實現之前無法逾越的新一代電池供電AI應用。此外，MAX78000并沒有影響延遲指標和成本：其成本只是FPGA或GPU方案的零頭，而執行推理的速度比低功耗微控制器上實施的軟件方案快100倍。

AI技術使機器能夠以之前完全不可能的方式來觀察、聆聽和感知世界。過去，將AI推理布置到邊緣意味著從傳感器、攝像機和麥克風收集數據，然后將數據發送到云端實現推理算法，再將結果送回到邊緣。由于延遲和能耗較大，這種架構對于邊緣普及極具挑戰。作為替代方案，低功耗微控制器可用于實施簡單的神經網絡運算，但延遲會受到影響，且只能在邊緣執行簡單任務。

通過集成專用的神經網絡加速器，MAX78000克服了這些局限性，憑借在本地以低功耗實時執行AI處理，使機器能夠看到和聽到復雜的型態。由于MAX78000執行推理的功耗不到微控制器軟件運行功耗的百分之一，大幅提高了機器視覺、語音和面部識別等應用的工作效率。MAX78000的核心是專用硬件，其設計旨在最大程度地降低卷積神經網絡(CNN)的能耗和延遲。該硬件運行時幾乎不需要任何微控制器核的介入，意味著操作的流線化程度極高。能量和時間僅用于實施CNN的數學運算。為了將外部世界的采集數據高效輸入到CNN引擎，用戶可使用兩種集成微控制器核之一：超低功耗ARMCortex-M4 核，或功耗更低的RISC-V核。

鑒于AI開發的挑戰性，Maxim Integrated提供了工具，實現平穩的評估和開發體驗。MAX78000EVKIT#包括音頻和攝像頭輸入，開箱即用的演示平臺支持大字表關鍵詞檢索和面部識別。完備的文檔可幫助工程師訓練MAX78000網絡，且采用其日常使用的工具：TensorFlow或PyTorch。

主要優勢

低能耗：硬件加速器與超低功耗ARM M4F及RISC-V微控制器相結合，將智能化實施推進到邊緣，能耗不足嵌入式競爭方案的百分之一。

低延遲：在邊緣執行AI功能，實現復雜的認知，使IoT應用減少或省去云端事務處理，速度提高到軟件方案的100倍。

高度集成：帶有神經網絡加速器的低功耗微控制器使得在電池供電的IoT設備中是實現復雜、實時認知成為可能。

評價

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人工智能往往與大數據云端方案聯系在一起。任何能夠脫離電源線和對大容量鋰離子電池組依賴的技術都有助于開放設計人員的思路，進而構建更敏捷、更適應其運行環境的AI方案。

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--Omdia公司市場研究分析師Kelson Astley

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我們已經省去了邊緣AI實施的電源線。電池供電IoT設備現在能做的遠遠超出簡單的關鍵詞識別。我們已經改變了不得不在功耗、延遲和成本之間取舍的游戲規則，我們期待這項創新技術催生新的應用領域。

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--Maxim Integrated微處理器與安全產品事業部執行總監Kris Ardis

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