说起AI，大家首先想到的往往是庞大的算力和惊人的电费账单。不过在边缘端，能耗才是真正的拦路虎。Maxim这次带来的一记重拳——MAX78002，正是冲着这个痛点去的。它并不是简单地把神经网络塞进微控制器，而是用硬件级卷积神经网络加器，让电池供电的设备也能在推理时只消耗微焦耳级的能量。

MAX78002是一颗相当完整的片上系统，核心是一枚带FPU的Arm Cortex-M4，工作频率最高120MHz。但这颗MCU的精髓在于它那颗专用的CNN翻跟斗。CNN引擎配备了2MB的权重存储器，支持1、2、4和8位权重——也就是说，单个网络最多可以塞进1600万个1位权重。而且这些权重存在SRAM里，意味着你可以随时更新网络参数，不用等芯片重新烧录。另外，CNN引擎还有1.3MB的数据存储器，整个架构的设计足够灵活，支持你用PyTorch或TensorFlow训练好网络，然后用ADI提供的工具链直接跑在芯片上。

值得注意的是，MAX78002不光有CNN翻跟斗的存储资源，其微控制器本身也配有充足的片内存储：2.5MB闪存、384KB SRAM，再加上64KB ROM，对于一个边缘端的MCU来说算得上“大户”。接口方面也够丰富，I2S、MIPI CSI-2摄像头串行接口、12位并行摄像头接口，以及SD3.0/SDIO3.0/eMMC4.51安全数字接口，基本上能覆盖大多数嵌入式视觉和音频应用。

特性

• 双核超低功耗微控制器
  • 带FPU的Arm Cortex-M4，主频最高120MHz
  • 2.5MB闪存、64KB ROM、384KB SRAM
  • 16KB指令缓存
  • SRAM可选ECC纠错（SEC-DED）
  • 32位RISC-V协处理器，主频最高60MHz
  • 最多60个GPIO
  • MIPI CSI-2摄像头串行接口
  • 12位并行摄像头接口
  • I2S数字音频主机/从机
  • 安全数字接口（SD3.0/SDIO3.0/eMMC4.51）
• CNN翻跟斗
  • 针对深度CNN高度优化
  • 2M 8位权重容量，支持1/2/4/8位权重
  • 1.3MB CNN数据存储器
  • 可编程输入图像尺寸，最高2048×2048像素
  • 网络深度最多128层
  • 每层通道宽度最多1024个通道
  • 支持1D和2D卷积
  • 能以30fps处理VGA图像
• 电源管理
  • 集成SIMO的SMPS电源
  • SIMO输入电压：2.85V至3.6V
  • 动态电压调节降低内核功耗
  • 3.0V时缓存执行While循环，电流仅23µA/MHz（仅CM4工作）
  • 支持RTC使能的低功耗SRAM数据保留
• 安全性和集成度
  • 安全启动
  • AES 128/192/256硬件加速引擎
  • 基于真随机数生成器的种子生成器