Le MAX78000 réduit la consommation d'énergie et la latence de 100 fois, permettant des décisions embarquées complexes à la périphérie de l'IoT

Pékin, Chine - 21 octobre 2020 - Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM) a annoncé le lancement d'un accélérateur de réseau neuronalMAX78000 Les microcontrôleurs à faible consommation qui prennent en charge les appareils Internet des objets (IoT) embarqués alimentés par batterie utilisent un raisonnement d'intelligence artificielle (IA) rapide et à faible consommation pour prendre des décisions complexes à la périphérie. Par rapport aux solutions logicielles, cette mise en œuvre de prise de décision rapide et à faible consommation d'énergie réduit la consommation d'énergie du raisonnement IA complexe à moins d'un pour cent de la solution précédente. Le système alimenté par batterie utilisant la technologie IA peut considérablement prolonger sa durée de fonctionnement et aider Pour atteindre une nouvelle génération d'applications d'IA alimentées par batterie qui ne peuvent être surpassées auparavant. De plus, le MAX78000 n'affecte pas les indicateurs de latence et les coûts: son coût ne représente qu'une fraction de la solution FPGA ou GPU, et la vitesse d'inférence est 100 fois plus rapide que la solution logicielle implémentée sur un microcontrôleur basse consommation.

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La technologie de l'IA permet aux machines d'observer, d'écouter et de percevoir le monde d'une manière qui était totalement impossible auparavant. Dans le passé, placer l'inférence de l'IA à la périphérie signifiait collecter des données à partir de capteurs, de caméras et de microphones, puis envoyer les données vers le cloud pour mettre en œuvre des algorithmes d'inférence, puis renvoyer les résultats à la périphérie. En raison du retard et de la consommation d'énergie importants, cette architecture est extrêmement difficile pour la vulgarisation des bords. En alternative, des microcontrôleurs de faible puissance peuvent être utilisés pour implémenter des opérations simples de réseau neuronal, mais le retard sera affecté et des tâches simples ne pourront être effectuées qu'en périphérie.

En intégrant un accélérateur de réseau neuronal dédié, le MAX78000 surmonte ces limitations et permet à la machine de voir et d'entendre des modèles complexes en exécutant un traitement IA localement avec une faible consommation d'énergie en temps réel. Étant donné que la consommation électrique du MAX78000 pour exécuter l'inférence est inférieure à 1% de la consommation électrique du logiciel du microcontrôleur, cela améliore considérablement l'efficacité des applications telles que la vision industrielle, la voix et la reconnaissance faciale. Le cœur du MAX78000 est un matériel dédié, conçu pour minimiser la consommation d'énergie et le retard du réseau neuronal convolutif (CNN). Lorsque le matériel est en cours d'exécution, presque aucun cœur de microcontrôleur n'est nécessaire pour intervenir, ce qui signifie que l'opération est extrêmement rationalisée. L'énergie et le temps ne sont utilisés que pour implémenter les opérations mathématiques CNN. Afin de saisir efficacement les données collectées du monde extérieur dans le moteur CNN, les utilisateurs peuvent utiliser l'un des deux cœurs de microcontrôleur intégrés: un cœur ARM Cortex-M4 à très faible consommation ou un cœur RISC-V à faible puissance.

Compte tenu des défis du développement de l'IA, Maxim Integrated fournit des outils pour réaliser une expérience d'évaluation et de développement fluide. MAX78000EVKIT # Y compris l'entrée audio et caméra, la plate-forme de présentation prête à l'emploi prend en charge la récupération de mots-clés et la reconnaissance faciale en gros caractères. Une documentation complète peut aider les ingénieurs à former le réseau MAX78000 et à utiliser leurs outils quotidiens: TensorFlow ou PyTorch.

Principal avantage

• Faible consommation d'énergie: L'accélérateur matériel est combiné à des microcontrôleurs ARM M4F et RISC-V à très faible consommation d'énergie pour pousser l'implémentation intelligente à l'extrême, et la consommation d'énergie est inférieure à 1% des solutions concurrentes embarquées.
• Faible latence: Exécutez des fonctions d'IA à la périphérie pour atteindre une cognition complexe, réduisez ou éliminez le traitement des transactions dans le cloud pour les applications IoT et augmentez la vitesse jusqu'à 100 fois celle des solutions logicielles.
• Hautement intégré: Les microcontrôleurs basse consommation avec accélérateurs de réseau neuronal permettent de réaliser une cognition complexe en temps réel dans des appareils IoT alimentés par batterie.

Évaluation

• "L'intelligence artificielle est souvent associée à des solutions cloud de Big Data." L'analyste de recherche de marché d'Omdia, Kelson Astley, a déclaré: "Toute technologie pouvant être séparée des lignes électriques et le recours à des batteries lithium-ion de grande capacité aideront à ouvrir les idées des concepteurs. , Et construisez une solution d'IA plus agile et plus adaptable à son environnement opérationnel. "
• «Nous avons éliminé le cordon d'alimentation pour la mise en œuvre de l'IA de pointe.» Kris Ardis, directeur exécutif de la division Maxim Integrated Microprocessor and Security Products, a déclaré: «Les appareils IoT alimentés par batterie peuvent désormais faire bien plus que la simple reconnaissance de mots-clés. Cela a changé les règles du jeu qui doivent choisir entre consommation d'énergie, latence et coût. Nous attendons avec impatience cette technologie innovante qui donnera naissance à de nouveaux domaines d'application. "