マキシム・インテグレーテッドの MAX78000低電力ニューラルネットワーク加速マイクロコントローラーは、バッテリー駆動のモノのインターネット（IoT）デバイスのパフォーマンスを損なうことなく、人工知能（AI）をエッジに移動します。ソフトウェアソリューションの100分の1未満のエネルギーでAI推論を実行すると、以前は不可能と考えられていた複雑な新しいAIユースケースを可能にしながら、バッテリー駆動のAIアプリケーションの実行時間を劇的に改善します。これらの電力の改善により、レイテンシーやコストに妥協はありません。MAX78000は、FPGAまたはGPUソリューションの数分の1のコストで、低電力マイクロコントローラーで実行されるソフトウェアソリューションよりも100倍高速に推論を実行します。
AIテクノロジーにより、機械はこれまで非現実的だった方法で世界を理解し、見たり聞いたりすることができます。以前は、AI推論をエッジに持ち込むということは、センサー、カメラ、マイクからデータを収集し、そのデータをクラウドに送信して推論を実行してから、回答をエッジに送り返すことを意味していました。このアーキテクチャは機能しますが、レイテンシとエネルギーパフォーマンスが低いため、エッジアプリケーションにとっては非常に困難です。別の方法として、低電力マイクロコントローラーを使用して単純なニューラルネットワークを実装できます。ただし、遅延が発生し、エッジで実行できるのは単純なタスクのみです。
専用のニューラルネットワークアクセラレータをマイクロコントローラコアのペアと統合することにより、MAX78000はこれらの制限を克服し、マシンがリアルタイムで実行されるローカルの低電力AI処理で複雑なパターンを視聴できるようにします。 MAX78000はマイクロコントローラーが必要とする100分の1未満のエネルギーで推論を実行できるため、マシンビジョン、オーディオ、顔認識などのアプリケーションをより効率的にすることができます。 MAX78000の中心には、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のエネルギー消費と遅延を最小限に抑えるように設計された専用ハードウェアがあります。このハードウェアは、マイクロコントローラーコアからの介入を最小限に抑えて実行されるため、操作が非常に合理化されます。エネルギーと時間は、CNNを実装する数学演算にのみ使用されます。外界からCNNエンジンにデータを効率的に取り込むために、顧客は2つの統合マイクロコントローラーコアのいずれかを使用できます。超低電力のArm®Cortex®-M4コア、またはさらに低電力のRISC-Vコアです。
AI開発は困難な場合があり、マキシム・インテグレーテッドは、よりシームレスな評価と開発体験のための包括的なツールを提供します。MAX78000EVKIT#には、オーディオとカメラの入力、および大規模な語彙のキーワードスポッティングと顔認識のためのすぐに実行可能なデモが含まれています。完全なドキュメントは、エンジニアが使い慣れたツールであるTensorFlowまたはPyTorchでMAX78000のネットワークをトレーニングするのに役立ちます。
主な利点
- 低エネルギー：ハードウェアアクセラレータと超低電力のArm M4FおよびRISC-Vマイクロコントローラを組み合わせることで、最も近い競合組み込みソリューションと比較して、100分の1未満のエネルギーでインテリジェンスをエッジに移動します。
- 低レイテンシー：エッジでAI機能を実行して複雑な洞察を実現し、IoTアプリケーションがクラウドトランザクションを削減または排除し、ソフトウェアと比較してレイテンシーを100分の1に削減できるようにします。
- 高統合：ニューラルネットワークアクセラレータを備えた低電力マイクロコントローラにより、バッテリ駆動のIoTデバイスに関する複雑なリアルタイムの洞察が可能になります。
可用性と価格
- MAX78000は、正規代理店から入手できます。価格はお問い合わせください。
- MAX7800EVKIT#評価キットは168ドルで入手できます。
- マキシム・インテグレーテッドの人工知能ソリューションの詳細については、http：//bit.ly/Maxim_AIをご覧ください。