Künstliche Intelligenz für batteriebetriebene IoT-Geräte durch neuen Neuronale-Netzwerk-Beschleuniger-Chip von Maxim Integrated

MAX78000 reduziert die Leistungsaufnahme und die Latenzzeit um einen Faktor von über 100, um komplexe Embedded-Inferenz-Entscheidungen an der IoT-Edge zu ermöglichen.

Der Low-Power-Neuronale-Netzwerk-Beschleuniger-Mikrocontroller MAX78000 von Maxim Integrated Products, Inc. (NASDAQ: MXIM) bringt ohne Leistungseinbußen bei batteriebetriebenen Internet-of-Things-Geräten die Künstliche Intelligenz (KI) an die Edge. Der Baustein erlaubt die Ausführung von KI-Inferenzen mit weniger als einem Hundertstel der Energie, die konventionelle Softwarelösungen benötigen. Damit erhöht er ganz erheblich die Laufzeit batteriebetriebener KI-Applikationen und ermöglicht auch komplexe neue KI-Anwendungen, die zuvor als nicht realisierbar galten.

Diese Leistungsverbesserungen fordern keinerlei Kompromisse hinsichtlich Latenz und Kosten: Der MAX78000 führt Inferenzen 100x schneller aus als Softwarelösungen, die auf Low-Power-Mikrocontrollern laufen, und das zu einem Bruchteil der Kosten von FPGA- oder GPU-Lösungen.

Die KI-Technologie ermöglicht es Maschinen, zu sehen und zu hören und die Welt auf eine Weise zu verstehen, die zuvor nicht möglich war. KI-Inferenzen zur Edge zu bringen, bedeutete früher, Daten von Sensoren, Kameras und Mikrofonen zu sammeln, diese Daten an die Cloud zu senden, um eine Schlussfolgerung (Inferenz) zu ziehen, um anschließend eine Antwort zurück zur Edge zu senden. Diese Architektur funktioniert, aber bedeutet aufgrund der schlechten Latenzzeiten und dem hohen Energiebedarf eine große Herausforderung für Edge-Anwendungen. Zwar können alternativ Mikrocontroller mit niedriger Leistungsaufnahme zur Implementierung einfacher neuronaler Netzwerke verwendet werden. Allerdings leidet dabei die Latenz und es können nur einfache Aufgaben an der Edge ausgeführt werden.

Durch die Integration eines dedizierten neuronalen Netzwerkbeschleunigers mit zwei verschiedenen Mikrocontroller-Kernen hebt der MAX78000 diese Einschränkungen auf. Er ermöglicht es Maschinen, komplexe Muster optisch und akustisch wahrzunehmen – mit lokaler und in Echtzeit ausgeführter KI-Verarbeitung bei geringer Leistungsaufnahme. Anwendungen wie industrielle Bildverarbeitung, Audio- und Gesichtserkennung können effizienter gestaltet werden, da der MAX78000 Inferenzen mit weniger als einem Hundertstel der von einem Mikrocontroller benötigten Energie ausführen kann.

Herzstück des MAX78000 ist eine spezialisierte Hardware, die darauf ausgelegt ist, die Leistungsaufnahme und die Latenzzeit von Convolutional Neural Networks (CNN) zu minimieren. Diese Hardware läuft, ohne dass die Mikrocontroller-Kerne stark eingreifen müssen, wodurch der Betrieb extrem optimiert ist. Energie und Zeit werden nur für die mathematischen Operationen aufgewendet, die ein CNN implementieren. Um externe Daten effizient in die CNN-Engine zu übertragen, können Kunden einen der beiden integrierten Mikrocontroller-Kerne verwenden: den Ultra-Low Power Arm^® Cortex^®-M4-Kern oder den RISC-V-Kern mit einer noch niedrigeren Leistungsaufnahme.

Für die anspruchsvolle KI-Entwicklung stellt Maxim Integrated umfangreiche Tools für eine nahtlosere Evaluierung und Entwicklung zur Verfügung. Das MAX78000EVKIT# enthält Audio- und Kameraeingänge sowie sofort einsatzbereite Demos für das Keyword Spotting und die Gesichtserkennung. Eine vollständige Dokumentation hilft Entwicklern dabei, Netzwerke für den MAX78000 mit den für sie gewohnten Tools wie TensorFlow oder PyTorch zu trainieren.

Wichtige Vorteile

• Niedrige Leistungsaufnahme: Der Hardware-Beschleuniger in den Ultra-Low-Power Arm Cortex M4F- und RISC-V-Mikrocontrollern bringt die Intelligenz zur Edge und das mit weniger als einem Hundertstel der Energie, die Embedded-Lösungen des Wettbewerbs benötigen.
• Niedrige Latenzzeit: Der Baustein führt KI-Funktionen an der Edge aus, um komplexe Zusammenhänge zu erfassen, sodass IoT-Anwendungen weniger oder gar keine Cloud-Übertragungen nutzen müssen. Die Latenzzeit wird im Vergleich zu Softwarelösungen um den Faktor 100 reduziert.
• Hohe Integration: Der Low-Power-Mikrocontroller mit neuronalem Netzwerkbeschleuniger ermöglicht komplexe Echtzeiteinblicke in Sensordaten batteriebetriebener IoT-Geräte.

Stellungnahmen

„Künstliche Intelligenz wird häufig mit Big Data und cloudbasierten Lösungen in Verbindung gebracht“, sagte Kelson Astley, Research Analyst bei Omdia. „Alles, was die Abhängigkeit von Stromkabeln und großen Lithium-Ionen-Batteriepaketen durchbrechen kann, hilft dem Entwickler beim Design von KI-Lösungen, die schneller und besser auf die Umgebungsbedingungen reagieren, unter denen sie arbeiten.“

„Wir haben das Stromkabel für KI an der Edge durchtrennt“, sagte Kris Ardis, Executive Director der Micros, Security and Software Business Unit bei Maxim Integrated. „Batteriebetriebene IoT-Geräte können jetzt viel mehr als nur einfaches Keyword-Spotting. Wir haben das Feld der batteriebetriebenen KI-Anwendungen revolutioniert, in dem sich bisher alles um Kompromisse zwischen der typischen Leistungsaufnahme, der Latenzzeit und den Kosten drehte – und freuen uns auf eine Vielzahl an neuen Anwendungen, die dank dieser innovativen Technologie möglich werden.“

Verfügbarkeit und Preise

• Der MAX78000 ist bei Vertragsdistributoren erhältlich; Preise auf Anfrage.
• Das MAX78000EVKIT# Evaluation Kit ist für 168 US-Dollar verfügbar.

www.maximintegrated.com

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