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Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM)宣佈推出帶有神經網路加速器的MAX78000低功耗微控制器，支援電池供電的嵌入式物聯網(IoT)設備在邊緣透過快速、低功耗人工智慧(AI)推理來制定複雜決策。與軟體方案相比，這種快速、低功耗的決策實施使得複雜的AI推理能耗降低到前期方案的百分之一以內，採用AI技術的電池供電系統可大幅延長其執行時間，有助於實現之前無法逾越的新一代電池供電AI應用。此外，MAX78000並沒有影響延遲指標和成本：其成本只是FPGA或GPU方案的零頭，而執行推理的速度比低功耗微控制器上實施的軟體方案快100倍。
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AI技術使機器能夠以之前完全不可能的方式來觀察、聆聽和感知世界。過去，將AI推理佈置到邊緣意味著從感測器、相機和麥克風收集資料，然後將資料發送到雲端實現推理演算法，再將結果送回到邊緣。由於延遲和能耗較大，這種架構對於邊緣普及極具挑戰。作為替代方案，低功耗微控制器可用於實施簡單的神經網路運算，但延遲會受到影響，且只能在邊緣執行簡單任務。 透過整合專用的神經網路加速器，MAX78000克服了這些局限性，憑藉在本地以低功耗即時執行AI處理，使機器能夠看到和聽到複雜的型態。由於MAX78000執行推理的功耗不到微控制器軟體運行功耗的百分之一，大幅提高了機器視覺、語音和臉部識別等應用的工作效率。MAX78000的核心是專用硬體，其設計旨在最大程度地降低卷積神經網路(CNN)的能耗和延遲。該硬體運行時幾乎不需要任何微控制器的介入，意味著操作的流線化程度極高。能量和時間僅用於實施CNN的數學運算。為了將外部世界的採集資料高效輸入到CNN引擎，使用者可使用兩種整合微控制器核之一：超低功耗ARM Cortex-M4 核心，或功耗更低的RISC-V核心。
鑒於AI開發的挑戰性，Maxim Integrated提供了工具，實現平穩的評估和開發體驗。MAX78000EVKIT#包括音訊和相機輸入，開箱即用的展示平臺支援大字表關鍵字檢索和臉部識別。完備的文件可協助工程師訓練MAX78000網路，且採用其日常使用的工具：TensorFlow或PyTorch。 主要優勢
• 低能耗：硬體加速器與超低功耗ARM M4F及RISC-V微控制器相結合，將智慧化實施推進到邊緣，能耗不足嵌入式競爭方案的百分之一。
• 低延遲：在邊緣執行AI功能，實現複雜的認知，使IoT應用減少或省去雲端交易處理，速度提高到軟體方案的100倍。
• 高度整合：帶有神經網路加速器的低功耗微控制器使得在電池供電的IoT設備中實現複雜、即時認知成為可能。 評價
• Omdia公司市場研究分析師Kelson Astley表示：「人工智慧往往與大資料雲端方案聯繫在一起。任何能夠脫離電源線和對大容量鋰離子電池組依賴的技術都有助於開放設計人員的思路，進而構建更敏捷、更適應其運行環境的AI方案。」
• Maxim Integrated微處理器與安全產品事業部執行總監Kris Ardis表示：「我們已經省去了邊緣AI實施的電源線。電池供電IoT設備現在能做的遠遠超出簡單的關鍵字識別。我們已經改變了不得不在功耗、延遲和成本之間取捨的遊戲規則，我們期待這項創新技術催生新的應用領域。」
- 新聞稿有效日期，至2020/11/19為止
聯絡人 ：周允中
聯絡電話：02-23661899
電子郵件：thomas_chou@accesspr.com.tw
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