原标题：Maxim MAX78000超低功耗Arm Cortex-M4处理器的介绍、特性、及应用

MAX78000超低功耗Arm Cortex-M4处理器用于需要极高计算能力的人工智能(AI)应用程序。MAX78000的设计旨在实现神经网络，并将高效能的人工智能处理与超低功耗微控制器相结合。基于硬件的卷积神经网络(CNN)加速器可以让电池驱动的应用程序在只消耗微焦耳能量的情况下执行人工智能推理。

MAX78000可提供81引脚CTBGA封装，工作温度范围为-40°C至+105°C。

特性

• 双核超低功耗单片机
  

• Arm Cortex-M4处理器，FPU高达100MHz

• 512KB闪存和128KB SRAM

• 优化性能与16KB指令缓存

• SRAM的可选纠错码(ECC-SEC-DED)

• 32位RISC-V协处理器，高达60MHz

• 多达52个通用I/O引脚

• 12位并行摄像接口

• 一个I(2)的主从数字音频接口

• 神经网络加速器
  

• 高度优化深度卷积神经网络

• 442k 8位权重容量，1、2、4、8位权重

• 可编程输入的图像大小高达1024 x 1024像素

• 可编程网络深度可达64层

• 可编程的每层网络通道宽度可达1024个通道

• 1、2维卷积处理

• 流模式

• 灵活支持其他网络类型，包括MLP和递归神经网络

• 电源管理最大限度地延长电池应用的运行时间
  

• 集成单电感多输出开关电源(SMPS)

• 2.0V至3.6V SIMO电源电压范围

• 动态电压缩放最大限度地减少有功核心的功耗

• 22.2μA/MHz While Loop Execution at 3.0V from Cache (only CM4)

• 可选SRAM保留在低功耗模式与实时时钟(RTC)启用

• 安全性和完整性
  

• 可用的安全靴

• AES 128/192/256硬件加速引擎

• 真随机数生成器(TRNG)种子生成器

• 包选项

• CTBGA81(8.0毫米x 8.0毫米，0.8毫米间距)

• WLP130 (4.6mm x 3.7mm, 0.35mm间距)

应用程序

• 目标检测与分类

• 音频处理:多关键字识别，声音分类，噪音消除

• 面部识别

• 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

框图