板卡简介：人工智能 （AI） 需要极强的计算能力，但 Maxim 正在切断 AI 洞察力的电源线。MAX78000 是一种新型的 AI 微控制器，旨在使神经网络能够以超低功耗执行并生活在物联网的边缘。该产品将最节能的AI处理与Maxim久经考验的超低功耗微控制器相结合。我们基于硬件的卷积神经网络 （CNN） 加速器使电池供电的应用程序能够执行 AI 推理，同时仅消耗微焦耳的能量。该MAX78000是一款先进的片上系统，采用带 FPU CPU 的 Arm® Cortex-M4®，可通过超低功耗深度神经网络加速器实现高效系统控制。CNN 引擎拥有 442KB 的权重存储内存，可支持 1 位、2 位、4 位和 8 位权重（支持多达 350 万个权重的网络）。CNN权重存储器是基于SRAM的，因此可以即时进行AI网络更新。CNN 引擎还具有 512KB 的数据存储器。CNN架构具有高度的灵活性，允许在PyTorch®和TensorFlow®等传统工具集中训练网络，然后使用Maxim提供的工具在MAX78000上转换以执行。除了 CNN 引擎中的存储器外，MAX78000还为微控制器内核提供了大型片上系统存储器，具有 512KB 闪存和高达 128KB 的 SRAM。支持多种高速和低功耗通信接口，包括 I2S 和并行摄像头接口 （PCIF）。该器件采用 81 引脚 CTBGA （8mm x 8mm、0.8mm 间距） 封装。
应用
● 物体检测与分类
● 音频处理：多关键词识别、声音分类、降噪
● 人脸识别
● 时间序列数据处理：心率/健康信号分析、多传感器分析、预测性维护
板卡资源框图
优势和特点
● 双核超低功耗微控制器
• Arm Cortex-M4 处理器，FPU 频率高达 100MHz • 512KB 闪存和 128KB SRAM
• 通过 16KB 指令缓存优化性能 • SRAM的可选纠错码（ECC-SEC-DED）
• 高达 60MHz 的 32 位 RISC-V 协处理器
• 多达 52 个通用 I/O 引脚 • 12 位并行摄像头接口
• 一个用于数字音频接口的 I2S 主/从
● 神经网络加速器
• 针对深度卷积神经网络进行了高度优化
• 442k 8 位权重容量，权重为 1、2、4、8 位
• 可编程输入图像尺寸高达 1024 x 1024 像素
• 可编程网络深度高达 64 层
• 每层可编程网络通道宽度，多达 1024 个通道
• 1 维和 2 维卷积处理 • 流模式 • 灵活地支持其他网络类型，包括 MLP 和循环神经网络
● 电源管理可最大限度地延长电池应用的工作时间
• 集成单电感多输出 （SIMO） 开关电源 （SMPS）
• 2.0V至3.6V SIMO电源电压范围
• 动态电压调节功能可较大限度地降低有源内核功耗
• 22.2μA/MHz，同时在缓存条件下执行3.0V环路（仅限CM4）
• 在启用实时时钟 （RTC） 的低功耗模式下具有可选的 SRAM 保持能力
● 安全性和完整性
• 提供安全启动
• AES 128/192/256 硬件加速引擎
• 真随机数生成器 （TRNG） 种子
板卡外观与接口简介
开箱：
板卡很小巧，器件分布都很紧凑，正反面均布有器件。
就这么一个小小的板子，支持ai加速的功能，后面要好好测试一下。
局外话：
板子的供电接口感觉太容易掉了，插着充电线不小心掉到了地上，然后接口就和板卡分离了
掉下来的时候感觉心都碎了。。。
还好维修小哥妙手回春，这点东西自己搞了下发现粘不上去容易掉了
