MAX78000将能耗和延迟降低100倍，从而在IoT边缘实现复杂的嵌入式决策
AI技术使机器能够以之前完全不可能的方式来观察、聆听和感知世界。过去，将AI推理布置到边缘意味着从传感器、摄像机和麦克风收集数据，然后将数据发送到云端实现推理算法，再将结果送回到边缘。由于延迟和能耗较大，这种架构对于边缘普及极具挑战。作为替代方案，低功耗微控制器可用于实施简单的神经网络运算，但延迟会受到影响，且只能在边缘执行简单任务。
通过集成专用的神经网络加速器，MAX78000克服了这些局限性，凭借在本地以低功耗实时执行AI处理，使机器能够看到和听到复杂的型态。由于MAX78000执行推理的功耗不到微控制器软件运行功耗的百分之一，大幅提高了机器视觉、语音和面部识别等应用的工作效率。MAX78000的核心是专用硬件，其设计旨在最大程度地降低卷积神经网络(CNN)的能耗和延迟。该硬件运行时几乎不需要任何微控制器核的介入，意味着操作的流线化程度极高。能量和时间仅用于实施CNN的数学运算。为了将外部世界的采集数据高效输入到CNN引擎，用户可使用两种集成微控制器核之一：超低功耗ARM® Cortex®-M4 核，或功耗更低的RISC-V核。
鉴于AI开发的挑战性，Maxim Integrated提供了工具，实现平稳的评估和开发体验。MAX78000EVKIT#包括音频和摄像头输入，开箱即用的演示平台支持大字表关键词检索和面部识别。完备的文档可帮助工程师训练MAX78000网络，且采用其日常使用的工具：TensorFlow或PyTorch。
低能耗：硬件加速器与超低功耗ARM M4F及RISC-V微控制器相结合，将智能化实施推进到边缘，能耗不足嵌入式竞争方案的百分之一。
低延迟：在边缘执行AI功能，实现复杂的认知，使IoT应用减少或省去云端事务处理，速度提高到软件方案的100倍。
高度集成：带有神经网络加速器的低功耗微控制器使得在电池供电的IoT设备中是实现复杂、实时认知成为可能。
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