0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

Maxim Integrated新型神经网络加速器MAX78000 SoC在贸泽开售

西西 来源:厂商供稿 作者:Maxim 2020-12-09 16:53 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

2020年12月9日 – 专注于引入新品的全球电子元器件授权分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起备货Maxim Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于双核MCU,结合了超低功耗深度神经网络加速器,为高性能人工智能AI) 应用提供所需的算力,是机器视觉、面部识别、目标检测和分类、时序数据处理和音频处理等应用的理想选择。

贸泽电子供应的Maxim MAX78000集成了两个MCU核心用于系统控制,即Arm® Cortex®-M4处理器和32位RISC-V处理器。RISC-V处理器集成的特殊功能支持以低功耗将数据快速加载到神经网络加速器。配置并加载了数据后,MAX78000 442-KB的卷积神经网络 (CNN) 加速器运行AI推理的速度比MCU解决方案快100倍,功耗还不到其1%。

MAX78000处理器提供高效的电源管理,最大限度地延长电池供电的物联网IoT) 设备的续航时间。通过动态电压调整,该处理器将活动核心的功耗降至最低,在低功耗模式下可选择SRAM保持。该处理器将低功耗性能与高效计算结合在一起,将延迟降低了100倍,并能够在物联网边缘执行AI推理。

MAX78000拥有配套的MAX78000评估套件。除了MAX78000处理器,此评估套件还包含数字麦克风、陀螺仪/加速度计和3.5英寸触摸式彩色TFT显示屏,同时支持并行摄像头模块。另外贸泽还供应MAX78000FTHR,这是一款采用Adafruit Feather 外形尺寸的开发板,专门用于小型系统的快速原型设计。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 电源管理
    +关注

    关注

    117

    文章

    6548

    浏览量

    147522
  • 神经网络
    +关注

    关注

    42

    文章

    4827

    浏览量

    106770
  • 物联网
    +关注

    关注

    2939

    文章

    47315

    浏览量

    407629
  • 贸泽电子
    +关注

    关注

    16

    文章

    1199

    浏览量

    99374
  • RISC-V处理器
    +关注

    关注

    0

    文章

    86

    浏览量

    10906
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    CNN卷积神经网络设计原理及MCU200T上仿真测试

    CNN算法简介 我们硬件加速器的模型为Lenet-5的变型,网络粗略分共有7层,细分共有13层。包括卷积,最大池化层,激活层,扁平层,全连接层。下面是各层作用介绍: 卷积层:提取特征。“不全
    发表于 10-29 07:49

    NMSIS神经网络库使用介绍

    NMSIS NN 软件库是一组高效的神经网络内核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 处理内核上的神经网络的性能并最​​大限度地减少其内存占用。 该库分为多个功能,每个功能涵盖特定类别
    发表于 10-29 06:08

    SNN加速器内部神经元数据连接方式

    的数量级,而且生物轴突的延迟和神经元的时间常数比数字电路的传播和转换延迟要大得多,AER 的工作方式和神经网络的特点相吻合,所以受生物启发的神经形态处理中的NoC或SNN
    发表于 10-24 07:34

    CICC2033神经网络部署相关操作

    完成神经网络量化后,需要将神经网络部署到硬件加速器上。首先需要将所有权重数据以及输入数据导入到存储内。
    发表于 10-20 08:00

    液态神经网络(LNN):时间连续性与动态适应性的神经网络

    1.算法简介液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一种新型神经网络架构,其设计理念借鉴自生物神经系统,特别是秀丽隐杆线虫的
    的头像 发表于 09-28 10:03 656次阅读
    液态<b class='flag-5'>神经网络</b>(LNN):时间连续性与动态适应性的<b class='flag-5'>神经网络</b>

    电子开售Silicon Labs全新xG26系列无线SoC和MCU

    电子开售Silicon Labs全新xG26系列无线SoC和MCU。xG26片上系统(SoC)和MCU采用32位Arm Cortex-M
    的头像 发表于 09-23 16:22 2177次阅读

    神经网络的并行计算与加速技术

    问题。因此,并行计算与加速技术神经网络研究和应用中变得至关重要,它们能够显著提升神经网络的性能和效率,满足实际应用中对快速响应和大规模数据处理的需求。
    的头像 发表于 09-17 13:31 878次阅读
    <b class='flag-5'>神经网络</b>的并行计算与<b class='flag-5'>加速</b>技术

    开售Nordic nRF54L低功耗蓝牙SoC

    电子开售Nordic Semiconductor的全新nRF54L低功耗蓝牙SoC解决方案。nRF54L系列结构紧凑、功耗低,适用于医疗和智能家居设备、工业物联网、游戏控制
    的头像 发表于 06-03 14:37 927次阅读

    MAX7800X AI 微控制开发人员资源

    加速器。 使用 MAX78000MAX78002 超低功耗 AI 微控制MAX78000
    的头像 发表于 05-14 15:09 1181次阅读
    <b class='flag-5'>MAX</b>7800X AI 微控制<b class='flag-5'>器</b>开发人员资源

    MAX78000采用超低功耗卷积神经网络加速度计的人工智能微控制技术手册

    人工智能(AI)需要超强的计算能力,而Maxim则大大降低了AI计算所需的功耗。MAX78000是一款新型的AI微控制,使神经网络能够
    的头像 发表于 05-08 11:42 712次阅读
    <b class='flag-5'>MAX78000</b>采用超低功耗卷积<b class='flag-5'>神经网络</b><b class='flag-5'>加速</b>度计的人工智能微控制<b class='flag-5'>器</b>技术手册

    MAX78002带有低功耗卷积神经网络加速器的人工智能微控制技术手册

    人工智能(AI)需要超强的计算能力,而Maxim则大大降低了AI计算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制,使神经网络能够
    的头像 发表于 05-08 10:16 597次阅读
    <b class='flag-5'>MAX</b>78002带有低功耗卷积<b class='flag-5'>神经网络</b><b class='flag-5'>加速器</b>的人工智能微控制<b class='flag-5'>器</b>技术手册

    电子开售Silicon Labs EFR32FG28 BLUETOOTH SoC

    /ML加速器,以及Silicon Labs出色的Secure Vault技术。 还供应Silicon Lab的新款ZG28(Z-Wave远距离SoC)、SG28 (Amazon S
    的头像 发表于 04-16 09:40 928次阅读

    BP神经网络与卷积神经网络的比较

    多层。 每一层都由若干个神经元构成,神经元之间通过权重连接。信号神经网络中是前向传播的,而误差是反向传播的。 卷积神经网络(CNN) :
    的头像 发表于 02-12 15:53 1301次阅读

    ADI 新型AI微控制 # MAX78000 数据手册和芯片介绍

    MAX78000是一款新型的AI微控制,使神经网络能够互联网边缘端以超低功耗运行,将高能效的AI处理与经过验证的ADI/
    的头像 发表于 02-08 16:50 1390次阅读
    ADI <b class='flag-5'>新型</b>AI微控制<b class='flag-5'>器</b> # <b class='flag-5'>MAX78000</b> 数据手册和芯片介绍

    人工神经网络的原理和多种神经网络架构方法

    在上一篇文章中,我们介绍了传统机器学习的基础知识和多种算法。本文中,我们会介绍人工神经网络的原理和多种神经网络架构方法,供各位老师选择。 01 人工神经网络   人工
    的头像 发表于 01-09 10:24 2236次阅读
    人工<b class='flag-5'>神经网络</b>的原理和多种<b class='flag-5'>神经网络</b>架构方法