Abordagem de processamento analógico do chip AI corta potência

Aspinity, uma startup baseada em Pittsburg fundada em 2015, está lançando na terça-feira uma plataforma de Processador Modular Analógico Reconfigurável, ou RAMP. A plataforma de processamento analógico de ultra-baixa potência foi projetada para primeiro detectar, analisar e classificar os dados brutos do sensor - no domínio analógico. Depois de distinguir os dados (uma voz, um alarme, uma mudança na frequência ou magnitude vibracional, etc.) do ruído de fundo, o RAMP transfere os dados para digitalização.

(Fonte:Aspinity)

O resultado dessa abordagem “analise primeiro em analógico” é que ela “reduz a potência necessária na borda em até 10x e o volume de dados manipulados em até 100x para aplicativos sempre ligados”, de acordo com a Aspinity. A startup afirma que a RAMP pode desempenhar um papel fundamental em dispositivos de detecção sempre ligados e operados por bateria para consumidores, residências inteligentes, IoT e mercados industriais.

Mike Demler, analista sênior do The Linley Group, disse ao EE Times , “A característica mais distintiva da RAMP é sua potência extremamente baixa. Tirar apenas 10 microampères durante a operação ativa é uma façanha para um chip analógico. ”

O fundador e CEO da Aspinity, Tom Doyle, nos disse que ficou encantado quando ouviu recentemente Gene Frantz falar sobre "a necessidade de mover as redes neurais de volta ao analógico". Frantz, anteriormente um bolsista de tecnologia e um promotor ferrenho de DSP na TI, agora é professor na Rich University. No início deste ano, em uma entrevista ao EE Times, ele sugeriu que a IA precisa de uma solução melhor e, para isso, “devemos considerar voltar ao processamento de sinal analógico”.

Isso era música para os ouvidos de Doyle. O processamento analógico é precisamente o que a RAMP do Aspinity está configurada para fazer.

Analógico vs. Digital
Outros fornecedores de chips, incluindo STMicroelectronics e Renesas, por exemplo, têm lançado dispositivos de ponto final com recursos de IA para detecção de anomalias. Como o RAMP do Aspinity difere?

Joe Hoffman, diretor de conectividade sem fio e detecção de máquina da SAR Insight &Consulting, disse:“A STMicroelectronics e a Renesas utilizam tecnologia digital. Eles implementam os elementos fundamentais do neurônio artificial usando circuitos digitais e software em seus processadores principais. ” ST, por exemplo, depende de núcleos de microprocessador ARM, enquanto a Renesas usa seu próprio Processador Reconfigurável Dinamicamente (DRP) - que Hoffman descreveu como “uma abordagem híbrida em algum lugar entre um núcleo de microprocessador e um FPGA”. Ele disse:“O DRP pode ser reconfigurado na hora”.

Em contraste, RAMP do Aspinity usa uma abordagem de circuito analógico. Hoffman observou que o Aspinity constrói neurônios e sinapses usando designs analógicos em vez de designs digitais.

Como resultado, em vez de desenvolver um sistema de manutenção preditiva que digitaliza continuamente milhares de pontos de dados para monitorar tendências nas mudanças de certos picos espectrais, "RAMP pode amostrar e selecionar apenas os pontos de dados mais importantes, comprimindo a quantidade de dados de vibração por 100x e diminuindo drasticamente a quantidade de dados coletados e transmitidos para análise ”, de acordo com a empresa.

Reduzir a quantidade de dados é a chave para habilitar um sistema de sensor sem fio operado por bateria.

Mythic vs. Aspinity
Analógico era a forma original de modelar redes neurais. O digital veio depois, disse Demler. “Mas, mais recentemente, pesquisadores (e empresas como a Mythic e a Syntiant) estão analisando a computação analógica na memória para reduzir a potência em comparação com os mecanismos de inferência digital.”

Ao eliminar as transações de memória digital exigidas em um mecanismo de inferência típico, “você pode potencialmente economizar muita energia e área de dados”, explicou Demler.

O CEO da Aspinity, Doyle, disse:“Assim como uma arquitetura de computador digital tradicional, a Aspinity tem 'memória de código' para armazenar a estrutura do algoritmo e os parâmetros / coeficientes do algoritmo e 'memória de dados' para armazenar um histórico das características de um sinal à medida que o processamos. No entanto, ao contrário de um computador tradicional, o Aspinity não está usando um pedaço de blocos de memória. Em vez disso, a memória de código e a memória de dados "são misturadas com os componentes de computação para eficiência e compactação", explicou Brandon Rumberg, CTO e fundador da Aspinity. Integrada na RAMP está a memória não volátil.

De certa forma, Mythic e Aspinity são semelhantes porque sua abordagem é "computação analógica interna". Mas é aí que termina a semelhança.

Mythic depende da entrada digital. O Aspinity, ao contrário, processa entradas analógicas. Demler explicou:“O Mythic está apenas usando células de memória flash como elementos de condutância variável de voltagem para substituir múltiplos acumuladores digitais (MACs).” Por outro lado, “o Aspinity usa uma variedade de circuitos analógicos parametrizados; amplificadores, filtros, somadores / subtratores, etc. ”

precisão de 6 a 8 bits
Como Hoffman explicou, “O circuito digital oferece muito mais precisão em seus cálculos do que o analógico e é compatível com processos de design digital bem conhecidos e tecnologia CMOS. Por exemplo, os processadores de última geração têm largura de 64 bits hoje, enquanto os processos analógicos mencionados aqui [Mythic, Aspinity e outros] geralmente têm de 6 a 8 bits de precisão. [No entanto], essa precisão inferior é boa o suficiente para muitas aplicações ”.

Em resumo, Hoffman observou, “A Aspinity está se concentrando em um conjunto de aplicativos limitados de processamento acústico para detecção de wake word / som em potência ultrabaixa. Isso é vantajoso quando o resto do dispositivo pode ser colocado para hibernar em um modo de baixa energia. ”

Demler também acredita que o analógico tem suas limitações, no processo / tensão / variabilidade de temperatura, etc. Ele observou:“É por isso que não vimos ele ganhar muita força em produtos comerciais”. Por outro lado, porém, “se você pode eliminar todas as transações de memória digital exigidas em um mecanismo de inferência típico, você pode potencialmente economizar muita energia e área de dados”.

Aplicativos
A Aspinity vê um mercado crescente para “dispositivos com prioridade na voz”, como alto-falantes inteligentes e vestíveis / auditivos. Doyle disse, “Imagine um controle remoto de TV que funciona por um ano a cada troca de bateria. Isso dará aos fabricantes uma grande vantagem competitiva. ”

De acordo com a Aspinity, os blocos analógicos da plataforma RAMP podem ser reprogramados com algoritmos específicos do aplicativo. RAMP pode analisar dados analógicos brutos de diferentes tipos de sensores, incluindo acelerômetros usados ​​para monitoramento de vibração industrial.

Digitalize primeiro x Analise primeiro (Fonte:Aspinity)

Demler observou, “RAMP é um circuito de propósito especial”. Ao usar RAMP, os designers devem considerar o custo versus benefícios de adicionar outro componente a seus dispositivos ativados por voz. Mas isso é uma desvantagem? Não exatamente, disse Demler. “RAMP é um detector de atividade de voz (ou som). Não determina exatamente o que está sendo dito. Em alguns sistemas, faria muito sentido integrar RAMP como o front-end de um processador de voz, em vez de como um chip separado. ”

O CEO da Aspinity, Doyle, disse que planeja atuar no ramo de IP, além de vender chips. A empresa atualmente tem vários parceiros com os quais está trabalhando. “Algumas são empresas consumidoras e outras são parceiras de chipset”, disse Doyle. O chip está sendo amostrado hoje. O plano é entrar em produção de volume no primeiro semestre de 2020.

Empresa
A Aspinity foi fundada para comercializar pesquisas na West Virginia University. A startup tem direitos exclusivos e plenos de uso da tecnologia desenvolvida na universidade.

A Aspinity arrecadou um total de “$ 3,6 a $ 3,7 milhões” em financiamento ao longo de três rodadas. De acordo com o CEO, a Amazon participou de duas rodadas. A empresa tem uma equipe de dez engenheiros, muitos com ampla experiência analógica, disse Doyle.

- Junko Yoshida, Co-Editor-Chefe Global, AspenCore Media, Correspondente-Chefe Internacional, EE Times

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site irmão, EE Times:“Aspinity Puts Neural Networks Back to Analog.”