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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

製品の詳細

主な特長

アプリケーション/用途

Parametric specs for Microcontrollers
MCU Core ARM Cortex-M4F
Internal Flash (KBytes) 512
Core Clock Speed (MHz) (max) 100
Internal SRAM (KBytes) 128
Package/Pins CTBGA-CU/81
Budgetary
Price (See Notes)
8.5
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技術資料

サポートとトレーニング

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パラメーター

Parametric specs for Microcontrollers
MCU Core ARM Cortex-M4F
Internal Flash (KBytes) 512
Core Clock Speed (MHz) (max) 100
Internal SRAM (KBytes) 128
Package/Pins CTBGA-CU/81
Budgetary
Price (See Notes)
8.5

主な特長

  • 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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サポートとトレーニング

技術質問への回答についてはナレッジベースで検索ください。

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