El MAX78000 reduce el consumo de energía y la latencia en 100 veces, lo que permite decisiones integradas complejas en el borde de IoT

Beijing, China — 21 de octubre de 2020 — Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM) anunció el lanzamiento de un acelerador de redes neuronalesMAX78000 Microcontroladores de bajo consumo que admiten dispositivos de Internet de las cosas (IoT) integrados que funcionan con baterías en el borde mediante un razonamiento rápido de inteligencia artificial (IA) de bajo consumo para tomar decisiones complejas. En comparación con las soluciones de software, esta implementación de toma de decisiones rápida y de bajo consumo reduce el consumo de energía del complejo razonamiento de IA a menos del uno por ciento de la solución anterior. El sistema alimentado por batería que utiliza tecnología de IA puede extender enormemente su tiempo de ejecución y ayudar Lograr una nueva generación de aplicaciones de inteligencia artificial alimentadas por baterías que no se puede superar antes. Además, el MAX78000 no afecta los indicadores de latencia ni los costos: su costo es solo una fracción del de la solución FPGA o GPU, y la velocidad de inferencia es 100 veces más rápida que la solución de software implementada en un microcontrolador de bajo consumo.

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La tecnología de IA permite a las máquinas observar, escuchar y percibir el mundo de formas que antes eran completamente imposibles. En el pasado, colocar la inferencia de IA en el borde significaba recopilar datos de sensores, cámaras y micrófonos, luego enviar los datos a la nube para implementar algoritmos de inferencia y luego enviar los resultados al borde. Debido al gran retraso y al consumo de energía, esta arquitectura es extremadamente desafiante para la popularización del borde. Como alternativa, se pueden usar microcontroladores de baja potencia para implementar operaciones simples de redes neuronales, pero el retraso se verá afectado y las tareas simples solo se pueden realizar en el borde.

Al integrar un acelerador de red neuronal dedicado, el MAX78000 supera estas limitaciones y permite que la máquina vea y escuche patrones complejos mediante la ejecución de procesamiento de IA localmente con bajo consumo de energía en tiempo real. Debido a que el MAX78000 usa menos del uno por ciento del consumo de energía del software del microcontrolador para ejecutar la inferencia, mejora en gran medida la eficiencia de aplicaciones como visión artificial, reconocimiento facial y de voz. El núcleo de MAX78000 es hardware dedicado, que está diseñado para minimizar el consumo de energía y el retraso de la red neuronal convolucional (CNN). Cuando el hardware está en ejecución, casi no se requiere un núcleo de microcontrolador para intervenir, lo que significa que la operación es extremadamente ágil. La energía y el tiempo solo se utilizan para implementar operaciones matemáticas de CNN. Para ingresar de manera eficiente los datos recopilados del mundo exterior en el motor CNN, los usuarios pueden usar uno de los dos núcleos de microcontroladores integrados: núcleo ARM Cortex-M4 de potencia ultrabaja o núcleo RISC-V de menor potencia.

En vista de los desafíos del desarrollo de la IA, Maxim Integrated proporciona herramientas para lograr una experiencia de desarrollo y evaluación fluida. MAX78000EVKIT # Incluyendo entrada de audio y cámara, la plataforma de presentación lista para usar admite la recuperación de palabras clave y el reconocimiento facial en letra grande. La documentación completa puede ayudar a los ingenieros a entrenar la red MAX78000 y usar sus herramientas diarias: TensorFlow o PyTorch.

Ventaja principal

• Bajo consumo de energía: El acelerador de hardware se combina con microcontroladores ARM M4F y RISC-V de ultra bajo consumo de energía para llevar la implementación inteligente al límite, y el consumo de energía es menos del uno por ciento de las soluciones integradas de la competencia.
• Baja latencia: Realice funciones de inteligencia artificial en el borde para lograr una cognición compleja, reducir o eliminar el procesamiento de transacciones en la nube para aplicaciones de IoT y aumentar la velocidad a 100 veces la de las soluciones de software.
• Altamente integrado: Los microcontroladores de bajo consumo con aceleradores de redes neuronales permiten realizar cogniciones complejas en tiempo real en dispositivos IoT que funcionan con baterías.

Evaluación

• "La inteligencia artificial a menudo se asocia con soluciones de nube de big data". El analista de investigación de mercado de Omdia, Kelson Astley, dijo: "Cualquier tecnología que pueda separarse de las líneas eléctricas y depender de paquetes de baterías de iones de litio de gran capacidad ayudará a abrir el pensamiento de los diseñadores. Y construya una solución de inteligencia artificial que sea más ágil y adaptable a su entorno operativo ".
• "Hemos eliminado el cable de alimentación para la implementación de inteligencia artificial de borde". Kris Ardis, director ejecutivo de la división de productos de seguridad y microprocesadores integrados de Maxim, dijo: "Los dispositivos IoT que funcionan con baterías ahora pueden hacer mucho más que el simple reconocimiento de palabras clave. Ha cambiado las reglas del juego que tienen que elegir entre consumo de energía, latencia y costo. Esperamos que esta tecnología innovadora dé lugar a nuevas áreas de aplicación ".