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神经网络加速微控制器执行AI运算传统软件方案的1/100

发布时间:2021/6/10 22:49:34 访问次数:429

MAX78000神经网络控制器采用Aizip的视觉唤醒词(VWW)模型在图像中检测人形,将每次运算功耗降至0.7 毫焦(mJ)。

低功耗网络为需要人形检测的电池供电IoT系统提供更长的运行时间,比如:楼宇能源管理、智能安防摄像头等。

MAX78000低功耗、神经网络加速微控制器执行AI运算的功耗不足传统软件方案的1/100,大幅提升电池供电边缘AI设备的运行时间。

制造商: Texas Instruments

产品种类: 电池管理

RoHS:  详细信息

电池类型: NiCd, NiMH

输出电压: Adjustable

输出电流: 2 A

工作电源电压: 4.5 V to 5.5 V

封装 / 箱体: PDIP-16

安装风格: Through Hole

系列: BQ2004H

封装: Tube

类型: Fast Charge Management

商标: Texas Instruments

开发套件: DV2004HS1

最大工作温度: + 70 C

最小工作温度: - 20 C

产品类型: Battery Management

工厂包装数量: 25

子类别: PMIC - Power Management ICs

单位重量: 1.054 g

接收器具有极好的灵敏度,允许RF输入时的输入信号高达0dBm.器件集成了IF滤波器,仅有几个外接元件,具有低工作电流(9mA)和降功耗电流(10nA),非常适合于低成本和功耗敏感的应用.

这种功耗水平比传统的软件方案降低100倍,是目前市场上最经济、最高效的IoT人形识别方案。

芯片还包括低噪音放大器(LNA),全差分图像抑制混合器,集成了压控振荡器(VCO)的片上锁相环(PLL),接收信号强度指示器(RSSI)和数字解调器.

器件具有33dB校准图相抑制,LNA输入具有±2.5kV HBM ESD 保护和±4kV.


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

MAX78000神经网络控制器采用Aizip的视觉唤醒词(VWW)模型在图像中检测人形,将每次运算功耗降至0.7 毫焦(mJ)。

低功耗网络为需要人形检测的电池供电IoT系统提供更长的运行时间,比如:楼宇能源管理、智能安防摄像头等。

MAX78000低功耗、神经网络加速微控制器执行AI运算的功耗不足传统软件方案的1/100,大幅提升电池供电边缘AI设备的运行时间。

制造商: Texas Instruments

产品种类: 电池管理

RoHS:  详细信息

电池类型: NiCd, NiMH

输出电压: Adjustable

输出电流: 2 A

工作电源电压: 4.5 V to 5.5 V

封装 / 箱体: PDIP-16

安装风格: Through Hole

系列: BQ2004H

封装: Tube

类型: Fast Charge Management

商标: Texas Instruments

开发套件: DV2004HS1

最大工作温度: + 70 C

最小工作温度: - 20 C

产品类型: Battery Management

工厂包装数量: 25

子类别: PMIC - Power Management ICs

单位重量: 1.054 g

接收器具有极好的灵敏度,允许RF输入时的输入信号高达0dBm.器件集成了IF滤波器,仅有几个外接元件,具有低工作电流(9mA)和降功耗电流(10nA),非常适合于低成本和功耗敏感的应用.

这种功耗水平比传统的软件方案降低100倍,是目前市场上最经济、最高效的IoT人形识别方案。

芯片还包括低噪音放大器(LNA),全差分图像抑制混合器,集成了压控振荡器(VCO)的片上锁相环(PLL),接收信号强度指示器(RSSI)和数字解调器.

器件具有33dB校准图相抑制,LNA输入具有±2.5kV HBM ESD 保护和±4kV.


(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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