Il microcontrollore a basso assorbimento MAX78000 con acceleratore di rete neurale di Maxim Integrated consente l’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale (AI) senza compromettere le prestazioni nei dispositivi IoT (Internet of Things) alimentati a batteria. Eseguendo inferenze di intelligenza artificiale con meno di 1/100 dell’energia richiesta dall’equivalente soluzione software, si migliora drasticamente il comportamento real-time delle applicazioni di AI alimentate a batteria, consentendo nuovi complessi scenari di intelligenza artificiale in precedenza irrealizzabili. I miglioramenti ottenuti a livello di assorbimento non compromettono la latenza o il costo: il MAX78000 esegue inferenze 100 volte più velocemente rispetto alle soluzioni software eseguite sui microcontrollori di bassa potenza, a una frazione del costo di una soluzione FPGA o GPU.

Integrando un acceleratore di rete neurale dedicato con un microcontrollore dual-core, il MAX78000 consente alle macchine di vedere e ascoltare pattern complessi attraverso un algoritmo di AI locale a basso assorbimento eseguito in tempo reale. Applicazioni come visione artificiale, audio e riconoscimento facciale possono essere rese più efficienti poiché il MAX78000 può eseguire inferenze utilizzando meno di 1/100 dell’energia richiesta da un microcontrollore. Il cuore del MAX78000 è rappresentato da un hardware specializzato progettato per ridurre al minimo il consumo di energia e la latenza delle reti neurali convoluzionali (CNN). Questo hardware funziona con un intervento minimo da parte del microcontrollore, rendendo l’operazione estremamente fluida. Energia e tempo macchina sono utilizzati solo per eseguire le operazioni matematiche che implementano una CNN. Per trasferire in modo efficiente i dati dal mondo esterno al motore CNN, l’utente può utilizzare uno dei due core integrati nel microcontrollore: il core Arm® Cortex®-M4 a bassissima potenza, oppure il core RISC-V a potenza ulteriormente inferiore.

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