Desarrollo de aplicaciones de IA periférica con la MCU MAX78002 de ADI

La carrera de armas financieras entre los gigantes de la tecnología para comercializar la inteligencia artificial generativa (GenAI) oscurece un poco otros esfuerzos importantes de la IA, sobre todo en el borde de la red, donde los proveedores están ansiosos por aplicaciones de IA capaces de funcionar en dispositivos de IoT que suelen estar restringidos por la memoria, el ancho de banda y la energía limitados.

Una unidad de microcontrolador (MCU) de Analog Devices, Inc. puede resolver las limitaciones de procesamiento de vanguardia con un acelerador de red neuronal convolucional (CNN) de bajo consumo integrado para procesar inferencias de IA en dispositivos alimentados por batería.

Mientras que las inversiones en GenAI se centran en gran medida en la acumulación de grandes cantidades de datos y capacidades de procesamiento que requieren centros de datos a gran escala y enormes cantidades de energía, la IA periférica gira en torno a la gestión eficiente de datos a nivel local a través de modelos que pueden identificar objetos, analizar imágenes médicas y procesar imágenes de cámaras de automóviles para reconocer obstáculos, peatones y señales de tráfico para aplicaciones de conducción segura.

Las CNN pueden procesar datos de imágenes en el borde, para detectar anomalías y controlar el estado de los equipos en las fábricas. También pueden detectar plagas y la salud de los cultivos en entornos agrícolas y procesar imágenes de drones, robots y cámaras inteligentes.

Optimizado para CNN profundas

MAX78002 de ADI es un avanzado sistema en un chip de consumo ultrabajo que incorpora un procesador Arm Cortex-M4 con unidad de punto flotante (FPU) y un acelerador de hardware optimizado para CNN profundas y tareas de reconocimiento de objetos.

Los pesos o parámetros interconectan las neuronas de una red neuronal para controlar su comportamiento. El motor CNN de ADI tiene una memoria de almacenamiento de pesos de 2 MB que admite pesos de 1, 2, 4 y 8 bits, así como complejos modelos de redes neuronales de hasta 16 millones de pesos. Esto permite aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial en dispositivos periféricos y, dado que la memoria de pesos de la CNN está basada en SRAM, las actualizaciones del modelo se pueden realizar sobre la marcha.

El acelerador de CNN ofrece un tamaño de imagen de entrada programable de hasta 2048 píxeles x 2048 píxeles, lo que proporciona a los desarrolladores la flexibilidad necesaria para diseñar aplicaciones que puedan procesar imágenes médicas de alta resolución o tamaños de entrada más pequeños en dispositivos con recursos limitados.

La profundidad de red programable de hasta 128 capas permite equilibrar la expresividad y la eficiencia de las aplicaciones. Además, los anchos de canal de red programables por capa de hasta 1024 canales ofrecen la posibilidad de utilizar canales más anchos para capturar características más completas, o utilizar anchos más estrechos que ahorran memoria y recursos computacionales.

El MAX78002 admite múltiples interfaces de comunicaciones de alta velocidad y bajo consumo, como I²S, cámara serial MIPI CSI-2, cámara paralela (PCIF) y SD 3.0/SDIO 3.0/eMMC 4.51 digital segura. Por ello, resulta muy adecuada para una amplia gama de aplicaciones de IA, como sensores industriales, control de procesos, sistemas de visión en línea para control de calidad, equipos portátiles de diagnóstico médico, robots industriales y navegación de drones.

La administración de alimentación es crucial

Los microcontroladores de muy bajo consumo son fundamentales para las aplicaciones de inteligencia artificial, sobre todo cuando dependen de dispositivos de IoT alimentados por batería. ADI afirma que el MAX78002 solo consume microjulios de energía cuando procesa inferencias de IA.

Esta MCU de IA incorpora una fuente de alimentación conmutada (SMPS) de un solo inductor y múltiples salidas (SIMO) que admite un rango de voltaje operativo de 2.85 V a 3.6 V para adaptarse a diversas fuentes de alimentación. Además, permite el control opcional de interruptores externos para proporcionar a las CNN alimentación dedicada procedente de fuentes externas.

La unidad de gestión de energía (PMU) del MAX78002 ofrece un control inteligente y preciso de la distribución de energía a las CPU y a los circuitos periféricos para permitir un funcionamiento de alto rendimiento con un consumo de energía mínimo.

La arquitectura monolítica de la fuente de alimentación permite el funcionamiento con una sola batería de litio. Las tres salidas del regulador buck del SIMO son programables en voltaje para garantizar una eficiencia óptima en el consumo de energía. Los fabricantes pueden reducir la lista de materiales para el diseño de circuitos, ya que el MAX78002 solo necesita un inductor/capacitor.

Un controlador integrado de escalado dinámico de voltaje (DVS) puede ajustar de forma adaptativa el voltaje para conseguir una reducción del consumo dinámico de energía. Gracias a un oscilador de alta velocidad fijo y al voltaje de alimentación V_COREA, el controlador DVS puede hacer funcionar el núcleo Arm al voltaje práctico más bajo, lo que ofrece a los diseñadores de productos la posibilidad de equilibrar los requisitos de rendimiento con las limitaciones de potencia. Una interfaz de bus periférico Arm proporciona acceso de control y estado.

La memoria del sistema en chip de 2.5 MB de flash para el núcleo del microcontrolador garantiza el almacenamiento no volátil de la memoria de programa y datos, y la SRAM interna de 384 KB proporciona una retención de bajo consumo de la información de la aplicación en todos los modos de alimentación excepto POWER DOWN.

Facilitación de las aplicaciones MAX78002

ADI ofrece el kit de evaluación MAX78002EVKIT (Figura 1) que proporciona valiosos recursos para la creación de aplicaciones de IA con el MCU, incluida una pantalla TFT de 2.4 pulgadas que mejora el desarrollo interactivo de la interfaz de usuario y la visualización de los resultados de los procesos de inferencia de IA.

Figura 1: El kit de evaluación para aplicaciones MAX78002 incluye una pantalla TFT de 2.4 pulgadas para el desarrollo de una interfaz de usuario interactiva y una pantalla secundaria para el seguimiento del consumo de energía. (Fuente de la imagen: Analog Devices, Inc.)

Con la placa de evaluación, el consumo de energía del MAX78002 se controla mediante un acumulador de energía, con resultados formateados presentados en una pantalla TFT secundaria.

El kit de evaluación incluye USB 2.0, cabezales SWD JTAG, acceso UART a través de USB y conectores QWIIC duales estándar de la industria, lo que facilita la depuración, la programación y la interconexión con otros dispositivos.

Conclusión

La memoria limitada, el ancho de banda y el consumo de energía de los dispositivos de IoT de borde es un desafío importante en el desarrollo de aplicaciones de borde de IA. La MCU MAX78002 de ADI ofrece un camino claro para desarrollar una amplia gama de aplicaciones de IA de bajo consumo con capacidades de inferencia. Con MAX78002EVKIT, los desarrolladores tienen acceso a herramientas para la creación rápida de prototipos, el desarrollo de interfaces de usuario táctiles, la integración de periféricos y el seguimiento del consumo de energía. Eche un vistazo al video de presentación para obtener una visión general rápida de lo que se incluye en el kit de evaluación.