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超低電力FPU内蔵Arm Cortex-M4プロセッサベースのマイクロコントローラ、畳み込みニューラルネットワークアクセラレータ内蔵

超低電力で動作するニューラルネットワークを実現するために作られた新しいタイプのAIマイクロコントローラ

製品詳細

人工知能(AI)は非常に高い計算パワーを必要としますが、マキシムはAIの知見から電源コードを除去します。MAX78000は新しいタイプのAIマイクロコントローラで、ニューラルネットワークを超低電力で動作させIoTのエッジに配置することができるように作られています。この製品は、最もエネルギー効率に優れたAI処理と、マキシムの実証済み超低電力マイクロコントローラを組み合わせています。マキシムのハードウェアベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アクセラレータは、バッテリ動作アプリケーションがわずか数µJのエネルギー消費でAI推論を実行することを可能にします。

MAX78000は、効率的なシステム制御のためのFPU内蔵Arm® Cortex®-M4 CPUと超低電力ディープニューラルネットワークアクセラレータを備えた高度なシステムオンチップです。CNNエンジンは442KBの重みストレージメモリを備え、1、2、4、8ビットの重みに対応可能です(最大350万の重みのネットワークに対応)。CNNの重みメモリはSRAMベースのため、AIネットワークの更新をオンザフライで行うことが可能です。また、CNNエンジンは512KBのデータメモリも備えています。CNNアーキテクチャは非常に柔軟で、PyTorchやTensorFlow®などの従来のツールでネットワークのトレーニングを行った後、マキシムによって提供されるツールを使用してMAX78000上での実行用に変換することができます。

CNNエンジン内のメモリ以外に、MAX78000はマイクロコントローラコア用の大容量チップ内蔵システムメモリとして、512KBのフラッシュと最大128KBのSRAMを備えています。I2Sおよびパラレルカメラインタフェース(PCIF)を含む、複数の高速および低電力の通信インタフェースに対応しています。

このデバイスは、81ピンCTBGA (8mm × 8mm、0.8mmピッチ)および130ピンWLP (4.6mm × 3.7mm、0.35mmピッチ)パッケージで提供されます。

主な機能

  • デュアルコア超低電力マイクロコントローラ
    • FPU内蔵Arm Cortex-M4プロセッサ:最大100MHz
    • 512KBのフラッシュおよび128KBのSRAM
    • 16KBの命令キャッシュで最適化された性能
    • SRAM用のオプションの誤り訂正符合(ECC-SEC-DED)
    • 32ビットRISC-Vコプロセッサ:最大60MHz
    • 最大52の汎用入出力端子
    • 12ビットパラレルカメラインタフェース
    • デジタルオーディオインタフェース用の1つのI2Sマスター/スレーブ
  • ニューラルネットワークアクセラレータ
    • ディープ畳み込みニューラルネットワーク用に高度に最適化
    • 442k 8ビット重み対応(1、2、4、8ビット重み)
    • 設定可能な入力イメージサイズ:最大1024 × 1024ピクセル
    • 設定可能なネットワーク深度:最大64層
    • 設定可能な層当りネットワークチャネル幅:最大1024チャネル
    • 1および2次元畳み込み処理
    • ストリーミングモード
    • MLPおよび回帰型ニューラルネットワークを含む他のネットワークタイプに対応する柔軟性
  • パワーマネージメントによってバッテリアプリケーションの動作時間を最大化
    • 単一インダクタマルチ出力(SIMO)スイッチング電源(SMPS)内蔵
    • SIMO電源電圧範囲:2.0V~3.6V
    • ダイナミック電圧スケーリングによってアクティブコア消費電力を最小化
    • 22.2µA/MHz (3.0V、キャッシュからループ実行時、CM4のみ)
    • 選択可能なSRAM保持(低電力モード、リアルタイムクロック(RTC)イネーブル時)
  • セキュリティおよび完全性
    • セキュアブート利用可能
    • AES 128/192/256ハードウェア高速化エンジン
    • 真の乱数発生器(TRNG)シードジェネレータ

アプリケーション/用途

  • オーディオ処理:複数キーワード認識、音声分類、ノイズキャンセレーション
  • 顔認識
  • 物体検出および分類
  • 時系列データ処理:心拍数/ヘルス信号分析、マルチセンサー分析、予知保全
Parametric specs for All Microcontrollers
MCU Core ARM Cortex-M4F
Internal Flash (KBytes) 1000
Core Clock Speed (MHz) (max) 100
Internal SRAM (KBytes) 128
Package/Pins CTBGA-CU/81
Budgetary
Price (See Notes)
$8.50 @1k
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技術資料

設計開発

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追加リソース
MAX78000EVKIT入門

説明

The MAX78000 evaluation kit (EV kit) provides a platform for leveraging the capabilities of the MAX78000 to build new generations of artificial intelligence (AI) devices.

Onboard hardware includes a digital microphone, a gyroscope/ accelerometer, parallel camera module support and a 3.5in touch-enabled color TFT display. A secondary dis- play is driven by a power accumulator for tracking device power consumption over time. Uncommitted GPIO as well as analog inputs are readily accessible through 0.1in pin headers. Primary system power as well as UART access is provided by a USB Micro-B connector. A USB to SPI bridge provides rapid access to onboard memory, allow- ing large networks or images to load quickly.

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特徴

  • Power Accumulator with Dedicated Display to Track Device Power over Time
  • Onboard Digital Microphone
  • Onboard Accelerometer/Gyroscope
  • SWD JTAG 10-Pin Header
  • RISC-V Coprocessor JTAG 10-Pin Header
  • 16M-Byte QSPI Flash
  • Select GPIOs Accessible through 0.1in Headers
  • Four ADC Inputs with Optional AA Filter
  • Touch-Enabled, 3.5in, 320 x 240 Color TFT Display
  • UART Access through USB Bridge
  • QSPI Memory Access through USB Bridge
  • All IC Power Rails May Be Isolated by Jumpers for Individual Current Measurements
  • Two General-Purpose LEDs and Two General- Purpose Pushbutton Switches

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パラメーター

Parametric specs for All Microcontrollers
MCU Core ARM Cortex-M4F
Internal Flash (KBytes) 1000
Core Clock Speed (MHz) (max) 100
Internal SRAM (KBytes) 128
Package/Pins CTBGA-CU/81
Budgetary
Price (See Notes)
$8.50 @1k

主な機能

  • デュアルコア超低電力マイクロコントローラ
    • FPU内蔵Arm Cortex-M4プロセッサ:最大100MHz
    • 512KBのフラッシュおよび128KBのSRAM
    • 16KBの命令キャッシュで最適化された性能
    • SRAM用のオプションの誤り訂正符合(ECC-SEC-DED)
    • 32ビットRISC-Vコプロセッサ:最大60MHz
    • 最大52の汎用入出力端子
    • 12ビットパラレルカメラインタフェース
    • デジタルオーディオインタフェース用の1つのI2Sマスター/スレーブ
  • ニューラルネットワークアクセラレータ
    • ディープ畳み込みニューラルネットワーク用に高度に最適化
    • 442k 8ビット重み対応(1、2、4、8ビット重み)
    • 設定可能な入力イメージサイズ:最大1024 × 1024ピクセル
    • 設定可能なネットワーク深度:最大64層
    • 設定可能な層当りネットワークチャネル幅:最大1024チャネル
    • 1および2次元畳み込み処理
    • ストリーミングモード
    • MLPおよび回帰型ニューラルネットワークを含む他のネットワークタイプに対応する柔軟性
  • パワーマネージメントによってバッテリアプリケーションの動作時間を最大化
    • 単一インダクタマルチ出力(SIMO)スイッチング電源(SMPS)内蔵
    • SIMO電源電圧範囲:2.0V~3.6V
    • ダイナミック電圧スケーリングによってアクティブコア消費電力を最小化
    • 22.2µA/MHz (3.0V、キャッシュからループ実行時、CM4のみ)
    • 選択可能なSRAM保持(低電力モード、リアルタイムクロック(RTC)イネーブル時)
  • セキュリティおよび完全性
    • セキュアブート利用可能
    • AES 128/192/256ハードウェア高速化エンジン
    • 真の乱数発生器(TRNG)シードジェネレータ

アプリケーション/用途

  • オーディオ処理:複数キーワード認識、音声分類、ノイズキャンセレーション
  • 顔認識
  • 物体検出および分類
  • 時系列データ処理:心拍数/ヘルス信号分析、マルチセンサー分析、予知保全

説明

人工知能(AI)は非常に高い計算パワーを必要としますが、マキシムはAIの知見から電源コードを除去します。MAX78000は新しいタイプのAIマイクロコントローラで、ニューラルネットワークを超低電力で動作させIoTのエッジに配置することができるように作られています。この製品は、最もエネルギー効率に優れたAI処理と、マキシムの実証済み超低電力マイクロコントローラを組み合わせています。マキシムのハードウェアベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アクセラレータは、バッテリ動作アプリケーションがわずか数µJのエネルギー消費でAI推論を実行することを可能にします。

MAX78000は、効率的なシステム制御のためのFPU内蔵Arm® Cortex®-M4 CPUと超低電力ディープニューラルネットワークアクセラレータを備えた高度なシステムオンチップです。CNNエンジンは442KBの重みストレージメモリを備え、1、2、4、8ビットの重みに対応可能です(最大350万の重みのネットワークに対応)。CNNの重みメモリはSRAMベースのため、AIネットワークの更新をオンザフライで行うことが可能です。また、CNNエンジンは512KBのデータメモリも備えています。CNNアーキテクチャは非常に柔軟で、PyTorchやTensorFlow®などの従来のツールでネットワークのトレーニングを行った後、マキシムによって提供されるツールを使用してMAX78000上での実行用に変換することができます。

CNNエンジン内のメモリ以外に、MAX78000はマイクロコントローラコア用の大容量チップ内蔵システムメモリとして、512KBのフラッシュと最大128KBのSRAMを備えています。I2Sおよびパラレルカメラインタフェース(PCIF)を含む、複数の高速および低電力の通信インタフェースに対応しています。

このデバイスは、81ピンCTBGA (8mm × 8mm、0.8mmピッチ)および130ピンWLP (4.6mm × 3.7mm、0.35mmピッチ)パッケージで提供されます。

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