MAX78000FTHR-快速实现超低功耗、人工智能 (AI) 方案
MAX78000FTHR 是一个快速开发平台,可帮助工程师使用 MAX78000 Arm®Cortex®快速实现超低功耗、人工智能 (AI) 解决方案,具有集成卷积神经网络加速器的 M4F 处理器。
标签
嵌入式系统
MCU
人工智能
MAX78000
Lucia
更新2023-12-29
11354

作为【基于MAX78000的智能边缘应⽤设计大赛】的平台,以下内容是MAX78000FTHR板卡的资料汇总,详细规则可点击“规则”查阅并参加活动。请点击https://www.eetree.cn/page/analog-max78000进入活动主页。目前活动已结束

获奖者名单公布:

获奖者姓名 电子森林昵称 所获奖项 项目链接
王*男 氢化脱氯次氯酸 一等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1311
张*楚 WonderBoy 一等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1410
肖*历 Pulsar2 一等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1409
刘* 退役熬夜选手 二等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1333
乔* HonestQiao 二等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1313
苏* suyong_yq 二等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1339
刘* 2345vor 二等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1309
许* 2x3j 二等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1308
李* maskmoo 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1334
何* hehung 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1327
李*龙、王*涛 MUC-TL 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1302
杨* littlestudent 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1320
詹*鹏 反正都一样 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1343
范*炳 wakojosin 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1325
缪*伟 topgear 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1340
辛*奇 xinshuwei 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1332
毕* 小屁孩06 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1310
李* 星辰i 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1337
李*秋 冷月烟 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1336
程*垚 vic 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1307
何*强 何小强 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1335
李*彪 Javion 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1411
魏* aramy 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1304
刘* liudada 三等奖 https://www.eetree.cn/project/detail/1347

 

描述

MAX78000FTHR为快速开发平台,帮助工程师利用MAX78000 Arm® Cortex® M4F处理器快速实施超低功耗、人工智能(AI)方案,器件集成卷积神经网络加速器。评估板包括MAX20303 PMIC,用于电池和电源管理。评估板规格为0.9in x 2.6in、双排连接器,兼容Adafruit Feather Wing外设扩展板。评估板包括各种外设,例如CMOS VGA图像传感器、数字麦克风、低功耗立体声音频CODEC、1MB QSPI SRAM、micro SD存储卡连接器、RGB指示LED和按键。MAX78000FTHR为概念验证和早期软件开发提供经过功率优化管理的便捷、灵活开发平台,加快产品上市。

人工智能需要极高的计算能力,MAX78000 旨在提供以超低功耗执行神经网络的能力:集成的基于硬件的卷积神经网络 (CNN) 加速器可以执行 AI 推理(使用预训练的模型)在非常低的能量水平。这使人工智能接近(甚至:进入!)物联网世界。

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硬件框图

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主要特征

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  • MAX78000微控制器
    • 双核:Arm Cortex-M4 FPU处理器,100MHz;RISC-V协处理器,60MHz
    • 512KB闪存
    • 128KB SRAM
    • 16KB缓存
    • 卷积神经网络加速器
    • 12位并行摄像头接口
    • MAX20303可穿戴PMIC,带电量计
    • 通过USB充电
    • 板载DAPLink调试和编程(MAX32625
    • Arm Cortex-M4 FPU处理器接口
    • 兼容面包板的连接头
    • Micro USB连接器
    • Micro SD卡连接器
  • 集成外设
  • 音频处理:多关键词识别、声音分类、消噪声
  • 面部识别
  • 目标检测和分类
  • 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
 
引脚图
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MAX78000FTHR Pinout Diagram
 
FvPqkNj3st3c3OPkKKwZvOkmSlSx
MAX78000FTHR Top Side Components
 
Fntek-u3Uwvkd7kzB9zRD363LmLq
MAX78000FTHR Bottom Side Components
 
这些连接器上的大部分 I/O 引脚由MAX78000 直接控制,但其中一些连接到 MAX20303 PMIC,在这方面,它也可用作 I/O 扩展器。请注意,尽管已尽一切努力遵循 Feather Wing 足迹,但这仍然是一个非官方标准 - 在连接其他 Feather Wing 板之前始终检查以确保没有电气或逻辑冲突。
 
技术文档

借助这款MAX78000FTHR板,Maxim Integrated为电池供电的 AI 应用提供了一个平台,该平台体积小,但处理能力和外围设备大,而且其与Feather兼容的占位面积允许轻松连接到其他硬件。

 

 

软硬件
元器件
MAX9867EWV+
低功耗、立体声音频编解码器
MAX78000EXG+
采用超低功耗卷积神经网络加速度计的人工智能微控制器
MAX13202EALT+
4/6/8通道±30kV ESD保护器,µDFN封装
MAX32625IWY+
具有基于FPU的微控制器(MCU)的超低功耗Arm Cortex-M4,具有512KB闪存和160KB SRAM
MAX14595ETA+
高速、漏极开路逻辑电平转换器
MAX20303BEWN+
可穿戴设备电源管理方案
MAX38642AELT+
微小尺寸、1.8V–5.5V输入、330nA IQ、700mA nanoPower降压型转换器
MAX38643AELT+
微小尺寸、1.8V–5.5V输入、330nA IQ、700mA nanoPower降压型转换器
MAX6817EUT+
±15kVESD保护、单/双/八通道、CMOS开关去抖器业内首款SOT开关去抖器,具有±15kVESD保护和±25V故障容限
SN74LVC1G07DCK
具有漏极开路输出的单路 1.65V 至 5.5V 缓冲器
N01S830HAT22I
串行 SRAM 存储器,1 Mb,超低功耗,2.5 至 5.5 V
OVM7692-RYAA
彩色CMOS VGA (640X480)摄像头
附件下载
MAX78000FTHR.pdf
MAX78000FTHR数据手册
ug7456.pdf
MAX78000数据手册
团队介绍
基于MAX78000的智能边缘应⽤设计大赛是硬禾学堂与ADI联合举办,在规定的平台购买板卡,完成任务,全额返还,还能获得更丰厚的奖励。
团队成员
硬禾学堂
苏州硬⽲禾信息科技有限公司
亚德诺半导体(ADI)
我们是将现实世界物理信号转化为洞察,从而推动客户行业变革的领导者。ADI于2020年7月收购美信
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