MAX78002 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU)

AI MCU ของอุปกรณ์อนาล็อกมีตัวเร่งความเร็วโครงข่ายประสาทเทียม (CNN) ที่ใช้พลังงานต่ำ

รูปภาพของไมโครคอนโทรลเลอร์ MAX78002 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของอุปกรณ์อนาล็อกMAX78002 จาก Analog Devices เป็นสายพันธุ์ของ AI MCU ที่ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถดำเนินการด้วยพลังงานต่ำเป็นพิเศษและอาศัยอยู่ที่ขอบของ IoT อุปกรณ์นี้ผสานรวมการประมวลผล AI ที่ประหยัดพลังงานที่สุดเข้ากับ MCU ที่ใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษที่ได้รับการพิสูจน์แล้วของอุปกรณ์อนาล็อก ตัวเร่งความเร็ว CNN บนฮาร์ดแวร์ช่วยให้การใช้งานที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่สามารถดำเนินการอนุมานของ AI ในขณะที่ใช้พลังงานเพียงมิลลิจูล

MAX78002 เป็นระบบบนชิปขั้นสูงที่มี Arm® Cortex®-M4 พร้อม FPU CPU เพื่อการควบคุมระบบที่มีประสิทธิภาพด้วยตัวเร่งความเร็วเครือข่ายประสาทเชิงลึกที่ใช้พลังงานต่ำเป็นพิเศษ เครื่องยนต์ CNN มีหน่วยความจำเก็บข้อมูลน้ำหนัก 2 MB และสามารถรองรับน้ำหนัก 1-, 2-, 4- และ 8 บิต (รองรับเครือข่ายน้ำหนักสูงสุดถึง 16 ล้านน้ำหนัก) หน่วยความจำน้ำหนักของ CNN เป็นแบบ SRAM เพื่อให้สามารถอัปเดตเครือข่าย AI ได้ทันที เครื่องยนต์ CNN ยังมีหน่วยความจำข้อมูล 1.3 MB สถาปัตยกรรม CNN มีความยืดหยุ่นสูง ช่วยให้เครือข่ายได้รับการฝึกอบรมในชุดเครื่องมือทั่วไป เช่น PyTorch® และ TensorFlow® จากนั้นจึงแปลงเพื่อดำเนินการบน MAX78002 โดยใช้เครื่องมือที่จัดเตรียมโดย Analog Devices

นอกจากหน่วยความจำในกลไก CNN แล้ว MAX78002 ยังมีหน่วยความจำระบบบนชิปขนาดใหญ่สำหรับแกนไมโครคอนโทรลเลอร์ที่มีแฟลช 2.5 MB และ SRAM สูงสุด 384 KB รองรับอินเทอร์เฟซการสื่อสารความเร็วสูงและพลังงานต่ำหลายรายการ รวมถึง I2S, MIPI® CSI-2® serial camera, Parallel Camera (PCIF) และ SD 3.0/SDIO 3.0/eMMC 4.51 secure digital

อุปกรณ์นี้มีจำหน่ายในแพ็คเกจพิทช์ 144 CSBGA, 12 มม. x 12 มม., 0.8 มม.

ชุดประเมิน MAX78002 (MAX78002EVKIT#) เป็นแพลตฟอร์มและเครื่องมือสำหรับการใช้ประโยชน์จากความสามารถของอุปกรณ์เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ AI รุ่นใหม่

คุณสมบัติ
  • MCU แบบดูอัลคอร์และใช้พลังงานต่ำ
    • โปรเซสเซอร์ Arm Cortex-M4 พร้อม FPU สูงสุด 120 MHz
    • แฟลช 2.5 MB, ROM 64 KB และ SRAM 384 KB
    • เพิ่มประสิทธิภาพด้วยแคชคำสั่ง 16 KB
    • รหัสแก้ไขข้อผิดพลาดเพิ่มเติม (ECC SEC-DED) สำหรับ SRAM
    • โปรเซสเซอร์ร่วม RISC-V 32 บิต สูงสุด 60 MHz
    • พิน I/O อเนกประสงค์สูงสุด 60 พิน
    • อินเทอร์เฟซซีเรียลของกล้อง MIPI 2 (MIPI CSI-2) คอนโทรลเลอร์ V2.1 – รองรับช่องข้อมูลสองเลน
    • อินเทอร์เฟซกล้องแบบขนาน 12 บิต
    • ตัวควบคุม/เป้าหมาย I2S สำหรับอินเทอร์เฟซเสียงดิจิตอล
    • อินเทอร์เฟซดิจิทัลที่ปลอดภัยรองรับ SD 3.0/SDIO 3.0/eMMC 4.51
  • ตัวเร่งความเร็วโครงข่ายประสาทเทียม (CNN)
    • เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ CNN เชิงลึก
    • ความจุน้ำหนัก 8 บิต 2 ล้าน พร้อมน้ำหนัก 1-, 2-, 4- และ 8 บิต
    • หน่วยความจำข้อมูล CNN 1.3 MB
    • ขนาดภาพอินพุตที่ตั้งโปรแกรมได้สูงสุด 2048 พิกเซล x 2048 พิกเซล
    • ความลึกของเครือข่ายที่ตั้งโปรแกรมได้สูงสุด 128 เลเยอร์
    • สามารถตั้งโปรแกรมต่อเลเยอร์เครือข่ายได้กว้างถึง 1024 ช่อง
    • การประมวลผลแบบ 1- และ 2 มิติ
    • สามารถประมวลผลภาพ VGA ที่ 30 fps
  • การจัดการพลังงานเพื่อยืดอายุแบตเตอรี่
    • แหล่งจ่ายไฟโหมดสวิตช์ (SMPS) ตัวเหนี่ยวนำหลายเอาต์พุต (SIMO) แบบบูรณาการ
    • ช่วงแรงดันไฟฟ้า 2.85 V ถึง 3.6 V
    • รองรับแหล่งจ่ายไฟ CNN เสริมภายนอกที่เป็นอุปกรณ์เสริม
    • การปรับขนาดแรงดันไฟฟ้าแบบไดนามิกช่วยลดการใช้พลังงานของคอร์ที่ใช้งานอยู่
    • 23.9 μA/MHz ขณะดำเนินการลูปที่ 3.3 V จากแคช (CM4 เท่านั้น)
    • การเก็บรักษา SRAM ที่เลือกได้ในโหมดพลังงานต่ำพร้อมเปิดใช้งานนาฬิกาแบบเรียลไทม์ (RTC)
  • ความปลอดภัยและความสมบูรณ์
    • บู๊ตได้อย่างปลอดภัย
    • เครื่องมือเร่งฮาร์ดแวร์ AES 128/192/256
    • เครื่องกำเนิดหมายเลขสุ่มจริง (TRNG) เครื่องกำเนิดเมล็ดพันธุ์
การใช้งาน
  • หุ่นยนต์โรงงานและระบบนำทางโดรน
  • เซ็นเซอร์อุตสาหกรรมและการควบคุมกระบวนการ
  • วิชันซิสเต็มสำหรับการประกันคุณภาพแบบอินไลน์
  • กล้องรักษาความปลอดภัยอัจฉริยะ
  • อุปกรณ์วินิจฉัยทางการแพทย์แบบพกพา

IC

รูปภาพManufacturer Part NumberคำอธิบายAvailable Quantityราคาดูรายละเอียด
IC MCU 32BIT 2.5MB FLSH 144CSBGAMAX78002GXE+IC MCU 32BIT 2.5MB FLSH 144CSBGA216 - Immediate
3780 - Factory Stock
$1,805.70ดูรายละเอียด

Evaluation Board

รูปภาพManufacturer Part NumberคำอธิบายAvailable Quantityราคาดูรายละเอียด
MAX78002 EVALUATION BOARDMAX78002EVKIT#MAX78002 EVALUATION BOARD0 - Immediate$7,528.63ดูรายละเอียด
Updated: 2024-05-01
Published: 2022-10-28