Il MAX78000 riduce il consumo di energia e la latenza di 100 volte, consentendo decisioni integrate complesse all'edge IoT

Pechino, Cina - 21 ottobre 2020 - Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM) ha annunciato il lancio di un acceleratore di rete neuraleMAX78000 Microcontrollori a basso consumo che supportano dispositivi Internet of Things (IoT) incorporati alimentati a batteria tramite ragionamento di intelligenza artificiale (AI) veloce ea basso consumo per prendere decisioni complesse. Rispetto alle soluzioni software, questa implementazione del processo decisionale veloce e a basso consumo riduce il consumo di energia del ragionamento AI complesso a meno dell'1% della soluzione precedente. Il sistema alimentato a batteria che utilizza la tecnologia AI può estendere notevolmente il tempo di esecuzione e aiutare Per ottenere una nuova generazione di applicazioni AI alimentate a batteria che non possono essere superate prima. Inoltre, il MAX78000 non influisce sull'indice di latenza e sul costo: il suo costo è solo una frazione della soluzione FPGA o GPU e la velocità di esecuzione dell'inferenza è 100 volte più veloce della soluzione software implementata su un microcontrollore a bassa potenza.

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La tecnologia AI consente alle macchine di osservare, ascoltare e percepire il mondo in modi che prima erano completamente impossibili. In passato, posizionare l'inferenza dell'IA sull'edge significava raccogliere dati da sensori, fotocamere e microfoni, quindi inviare i dati al cloud per implementare algoritmi di inferenza e quindi inviare i risultati all'edge. A causa del grande ritardo e del consumo energetico, questa architettura è estremamente impegnativa per la divulgazione edge. In alternativa, è possibile utilizzare microcontrollori a bassa potenza per implementare semplici operazioni di rete neurale, ma il ritardo sarà influenzato e le attività semplici possono essere eseguite solo all'estremità.

Integrando un acceleratore di rete neurale dedicato, il MAX78000 supera queste limitazioni e consente alla macchina di vedere e ascoltare schemi complessi eseguendo l'elaborazione AI localmente con un basso consumo energetico in tempo reale. Poiché MAX78000 utilizza meno dell'uno percento del consumo energetico del software del microcontrollore per eseguire l'inferenza, migliora notevolmente l'efficienza di applicazioni come la visione artificiale, la voce e il riconoscimento facciale. Il cuore di MAX78000 è l'hardware dedicato, progettato per ridurre al minimo il consumo di energia e il ritardo della rete neurale convoluzionale (CNN). Quando l'hardware è in esecuzione, non è richiesto quasi nessun core del microcontrollore per intervenire, il che significa che l'operazione è estremamente snella. Energia e tempo vengono utilizzati solo per implementare operazioni matematiche della CNN. Per inserire in modo efficiente i dati raccolti dal mondo esterno nel motore della CNN, gli utenti possono utilizzare uno dei due core del microcontrollore integrati: core ARM Cortex-M4 a bassissima potenza o core RISC-V a potenza inferiore.

In considerazione delle sfide dello sviluppo dell'IA, Maxim Integrated fornisce strumenti per ottenere una valutazione e un'esperienza di sviluppo fluide. MAX78000EVKIT # Compreso l'ingresso audio e della telecamera, la piattaforma di presentazione pronta all'uso supporta il recupero di parole chiave e il riconoscimento facciale in caratteri grandi. Una documentazione completa può aiutare gli ingegneri a addestrare la rete MAX78000 e utilizzare i loro strumenti quotidiani: TensorFlow o PyTorch.

Vantaggio principale

• Basso consumo energetico: La combinazione di acceleratori hardware con microcontrollori ARM M4F e RISC-V a bassissimo consumo energetico spinge l'implementazione intelligente al limite e consuma meno dell'uno percento delle soluzioni concorrenti integrate.
• Bassa latenza: Esegui funzioni AI all'edge per ottenere cognizioni complesse, ridurre o eliminare l'elaborazione delle transazioni cloud per le applicazioni IoT e aumentare la velocità fino a 100 volte quella delle soluzioni software.
• Altamente integrato: I microcontrollori a bassa potenza con acceleratori di rete neurale consentono di realizzare cognizioni complesse e in tempo reale in dispositivi IoT alimentati a batteria.

Valutazione

• "L'intelligenza artificiale è spesso associata alle soluzioni cloud per big data". Kelson Astley, analista di ricerche di mercato di Omdia, ha affermato: "Qualsiasi tecnologia che può essere separata dalle linee elettriche e fare affidamento su pacchi batteria agli ioni di litio di grande capacità aiuterà ad aprire il pensiero dei progettisti. E crea una soluzione AI che sia più agile e più adattabile al suo ambiente operativo ".
• "Abbiamo eliminato il cavo di alimentazione per l'implementazione dell'IA edge". Kris Ardis, direttore esecutivo della divisione Maxim Integrated Microprocessor and Security Products, ha dichiarato: "I dispositivi IoT alimentati a batteria possono ora fare molto di più del semplice riconoscimento di parole chiave. Ha cambiato le regole del gioco che devono scegliere tra consumo energetico, latenza e costo. Attendiamo con impazienza questa tecnologia innovativa che darà vita a nuove aree di applicazione ".