ADIのMAX78002 MCUによるエッジAIアプリケーションの開発

生成人工知能（GenAI）を商業化するため大手のテクノロジー企業間の金銭面での競争により、他の重要なAIの取り組みがやや見えにくくなっています。特にネットワークのエッジ部分では、ベンダーが、一般的に限られたメモリ、帯域幅、電力に制約されるIoTデバイス上で実行できるAIアプリケーションを熱望しています。

Analog Devices, Incのマイクロコントローラユニット（MCU）は、バッテリ駆動のデバイスでAI推論を処理するための低消費電力の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アクセラレータを内蔵しており、エッジ処理の限界に対応できます。

GenAIへの投資は、膨大な量のデータを蓄積し、大規模なデータセンターと膨大な量のエネルギーを必要とする処理能力に重点を置いているのに対し、、エッジAIは、物体の識別、医療画像の分析、自動車のカメラからの映像を処理して障害物、歩行者、道路標識を識別し、安全運転アプリケーションに役立てるモデルを通じて、データをローカルで効率的に実行することに主眼を置いています。

CNNはエッジで画像データを処理し、異常を検出し、工場現場の機器の健全性を監視することができます。また、農業の現場における害虫や作物の健康状態を検出し、ドローン、ロボット、スマートカメラからの画像を処理することもできます。

ディープCNNの最適化

ADIのMAX78002は、浮動小数点ユニット（FPU）を備えたArm Cortex-M4プロセッサと、ディープCNNや物体認識を必要とするタスク向けに最適化されたハードウェアベースのアクセラレータを搭載した、超低消費電力の先進的なシステムオンチップです。

重み（パラメータ）は、ニューラルネットワークのニューロンを相互接続し、その動作を制御します。ADIのCNNエンジンは、1、2、4、8ビットの重みをサポートする2MBの重みストレージメモリを備え、最大1600万の重みまでの複雑なニューラルネットワークモデルをサポートできます。また、CNN重みメモリはSRAMベースであるため、モデルの更新をその場で行うことができます。

CNNアクセラレータは、最大2048ピクセル×2048ピクセルの入力画像サイズをプログラマブルに設定できるため、開発者は、高解像度の医療画像を扱うアプリケーションや、リソースに制約のあるデバイスでより小さな入力サイズを処理できるアプリケーションを柔軟に設計できます。

最大128層までプログラム可能なネットワークの深さは、アプリケーションの表現力と効率性のバランスを可能にします。さらに、レイヤごとにプログラム可能なネットワークチャンネル幅は最大1024チャンネルで、より広いチャンネル幅を使用して豊富な機能を取り込んだり、狭いチャンネル幅を使用してメモリや計算リソースを節約したりすることができます。

MAX78002は、I²S、MIPI CSI-2シリアルカメラ、パラレルカメラ（PCIF）、SD 3.0/SDIO 3.0/eMMC4.51セキュアデジタルなど、複数の高速、低消費電力通信インターフェースをサポートしています。このため、産業用センサ、プロセス制御、インライン品質保証ビジョンシステム、ポータブル医療診断機器、工場用ロボット、ドローンナビゲーションなど、幅広いAIアプリケーションに非常に適しています。

電源管理の重要性

超低消費電力マイコンは、エッジAIアプリケーション、特にバッテリ駆動のIoTデバイスに依存する場合に不可欠です。ADIによれば、MAX78002はAI推論を処理する際にわずかマイクロジュールのエネルギーしか消費しないとのことです。

このAI用MCUは、2.85V～3.6Vの電源電圧範囲をサポートする内蔵の単一インダクタマルチ出力（SIMO）スイッチモード電源（SMPS）を備えており、多様な電源に対応します。さらに、オプションで外部スイッチの制御も可能で、CNNに外部電源から専用で電力を供給できます。

MAX78002の電源管理ユニット(PMU)は、CPUと周辺回路への電力分配をインテリジェントかつ高精度に制御し、最小限の消費電力で高性能動作をサポートします。

モノリシック電源アーキテクチャにより、リチウム電池1個からの動作が可能です。SIMOの3つの降圧レギュレータの出力電圧はプログラム可能で、最適な電力消費効率を保証します。ベンダーは、MAX78002に必要なインダクタ/コンデンサが1つで済むため、回路設計の部品表を削減することができます。

統合されたダイナミック電圧スケーリング（DVS）コントローラは、動的消費電力の削減を実現するために電圧を最適に調整することができます。固定高速発振器とV_COREA電源電圧を使用することで、DVSコントローラはArmコアを実用的な最低電圧で動作させることができ、製品設計者は性能要件と電力制約のバランスをとることができます。Armペリフェラルバスインターフェースにより、制御および状態アクセスが可能になります。

マイクロコントローラのコア用に2.5MBのフラッシュを搭載した大容量オンチップシステムメモリによって、プログラムメモリとデータメモリの不揮発的保持を保証し、内蔵の384KB SRAMは、POWER DOWNを除くすべての電源モードでアプリケーション情報を低消費電力で保持します。

MAX78002アプリケーションの促進

ADIは、MCUでAIアプリケーションを構築するための貴重なリソースを提供するMAX78002EVKIT（図1）評価キットを提供しています。MAX78002EVKITには、インタラクティブなUI開発とAI推論プロセスの結果の視覚化を強化する2.4インチTFTディスプレイが搭載されています。

図1：MAX78002アプリケーション用評価キットには、インタラクティブUI開発用の2.4インチTFTディスプレイと、消費電力追跡用の補助ディスプレイが搭載されています。（画像提供：Analog Devices Inc.）

評価ボードでは、MAX78002の消費電力を電力アキュムレータによって追跡し、フォーマットされた結果が補助TFTディスプレイに表示されます。

評価キットには、USB 2.0、SWD JTAGヘッダ、USB経由のUARTアクセス、業界標準のデュアルQWIICコネクタが備えられており、デバッグ、プログラミング、他のデバイスとのインターフェースが容易にできます。

まとめ

エッジIoTデバイスの限られたメモリ、帯域幅、消費電力は、AIエッジアプリケーションの開発における大きな課題です。ADIのMAX78002 MCUは、推論機能を備えた幅広い電力効率に優れたAIアプリケーションを開発するための明確な道筋を提供します。MAX78002EVKITにより、開発者はラピッドプロトタイピング、タッチ対応UI開発、周辺機器統合、消費電力追跡のためのツールにすぐにアクセスできます。評価キットに含まれるものの概要については、開封ビデオをご覧ください。