El enfoque de procesamiento analógico del chip AI reduce la potencia

Aspinity, una startup con sede en Pittsburg fundada en 2015, lanzará el martes una plataforma de procesador modular analógico reconfigurable, o RAMP. La plataforma de procesamiento analógico de potencia ultrabaja está diseñada para detectar, analizar y clasificar primero los datos brutos del sensor, en el dominio analógico. Una vez que distingue los datos (una voz, una alarma, un cambio en la frecuencia o magnitud vibratoria, etc.) del ruido de fondo, RAMP entrega los datos para su digitalización.

(Fuente:Aspinity)

El resultado de este enfoque de “analizar primero en analógico” es que “reduce la energía requerida en el borde hasta 10 veces y el volumen de datos manejados hasta 100 veces para aplicaciones siempre activas”, según Aspinity. La startup afirma que RAMP puede desempeñar un papel clave en los dispositivos de detección siempre encendidos que funcionan con baterías para los mercados de consumidores, hogares inteligentes, IoT e industriales.

Mike Demler, analista senior de The Linley Group, dijo a EE Times , “La característica más distintiva de RAMP es su potencia extremadamente baja. Dibujar solo 10 microamperios durante el funcionamiento activo es una gran hazaña para un chip analógico ”.

El fundador y director ejecutivo de Aspinity, Tom Doyle, nos dijo que estaba encantado cuando escuchó recientemente a Gene Frantz hablar sobre "la necesidad de que las redes neuronales vuelvan a ser analógicas". Frantz, anteriormente un compañero de tecnología y un acérrimo promotor de DSP en TI, ahora es profesor en Rich University. A principios de este año, en una entrevista con EE Times, sugirió que la inteligencia artificial necesita una mejor solución y, para eso, "deberíamos considerar volver al procesamiento de señales analógicas".

Esto era música para los oídos de Doyle. El procesamiento analógico es precisamente para lo que está configurada la RAMP de Aspinity.

Analógico frente a digital
Otros proveedores de chips, incluidos STMicroelectronics y Renesas, por ejemplo, han estado lanzando dispositivos de punto final con capacidades de inteligencia artificial para la detección de anomalías. ¿En qué se diferencia la RAMP de Aspinity?

Joe Hoffman, director de conectividad inalámbrica y detección de máquinas en SAR Insight &Consulting, dijo:“STMicroelectronics y Renesas utilizan tecnología digital. Implementan los elementos fundamentales de la neurona artificial mediante el uso de circuitos digitales y software en sus procesadores centrales ". ST, por ejemplo, depende de los núcleos de microprocesador ARM, mientras que Renesas usa su propio Procesador Reconfigurable Dinámicamente (DRP), que Hoffman describió como "un enfoque híbrido entre un núcleo de microprocesador y una FPGA". Dijo:"El DRP se puede reconfigurar sobre la marcha".

Por el contrario, la RAMP de Aspinity utiliza un enfoque de circuito analógico. Hoffman señaló que Aspinity construye neuronas y sinapsis utilizando diseños analógicos en lugar de diseños digitales.

Como resultado, en lugar de desarrollar un sistema de mantenimiento predictivo que digitaliza continuamente miles de puntos de datos para monitorear las tendencias en los cambios de ciertos picos espectrales, “RAMP puede muestrear y seleccionar solo los puntos de datos más importantes, comprimiendo la cantidad de datos de vibración al 100 veces y disminuyendo drásticamente la cantidad de datos recopilados y transmitidos para su análisis ”, según la empresa.

Reducir la cantidad de datos es la clave para habilitar un sistema de sensor inalámbrico que funciona con baterías.

Mítico frente a Aspinity
Analog fue la forma original de modelar redes neuronales. Lo digital vino después, dijo Demler. “Pero más recientemente, los investigadores (y compañías como Mythic y Syntiant) están buscando computación analógica en memoria para reducir la potencia en comparación con los motores de inferencia digital”.

Al eliminar las transacciones de memoria digital requeridas en un motor de inferencia típico, "potencialmente puede ahorrar mucha energía y área de troquel", explicó Demler.

El CEO de Aspinity, Doyle, dijo:“Al igual que una arquitectura de computadora digital tradicional, Aspinity tiene 'memoria de código' para almacenar la estructura del algoritmo y los parámetros / coeficientes del algoritmo, y 'memoria de datos' para almacenar un historial de las características de una señal mientras lo procesamos. Sin embargo, a diferencia de una computadora tradicional, Aspinity no utiliza una gran cantidad de bloques de memoria. En cambio, tanto la memoria de código como la memoria de datos "se entremezclan con los componentes informáticos para lograr eficiencia y compacidad", explicó Brandon Rumberg, director de tecnología y fundador de Aspinity. La RAMP está integrada dentro de la memoria no volátil.

En cierto modo, Mythic y Aspinity son similares porque su enfoque es el "cálculo analógico interno". Pero ahí es donde termina la similitud.

Mythic depende de la entrada digital. Aspinity, por el contrario, procesa entradas analógicas. Demler explicó:"Mythic solo está usando celdas de memoria flash como elementos de conductancia de voltaje variable para reemplazar los acumuladores múltiples digitales (MAC)". Por otro lado, “Aspinity usa una variedad de circuitos analógicos parametrizados; amplificadores, filtros, sumadores / sustractores, etc. ”

Precisión de 6-8 bits
Como explicó Hoffman, “Los circuitos digitales ofrecen mucha más precisión en sus cálculos que los analógicos, y son compatibles con procesos de diseño digital conocidos y tecnología CMOS. Por ejemplo, los procesadores de última generación tienen hoy un ancho de 64 bits, mientras que los procesos analógicos mencionados aquí [Mythic, Aspinity y otros] son ​​generalmente de 6 a 8 bits de precisión. [Sin embargo], esta menor precisión es suficientemente buena para muchas aplicaciones ".

En resumen, señaló Hoffman, “Aspinity se está enfocando en un conjunto de aplicaciones limitadas de procesamiento acústico para la detección de palabras / sonidos de activación a una potencia ultrabaja. Esto es ventajoso cuando el resto del dispositivo se puede poner en suspensión en un modo de bajo consumo ".

Demler también cree que lo analógico tiene sus limitaciones, en la variabilidad de proceso / voltaje / temperatura, etc. Señaló:"Es por eso que no hemos visto que gane mucha tracción en los productos comerciales". Por otro lado, sin embargo, "si puede eliminar todas las transacciones de memoria digital requeridas en un motor de inferencia típico, potencialmente puede ahorrar mucha energía y área de troquel".

Aplicaciones
Aspinity ve un mercado en crecimiento para los "dispositivos de voz primero", como parlantes inteligentes y dispositivos portátiles / audibles. Doyle dijo:“Imagine un control remoto de TV de voz que funciona durante un año por cambio de batería. Eso le dará a los fabricantes una gran ventaja competitiva ”.

Según Aspinity, los bloques analógicos de la plataforma RAMP se pueden reprogramar con algoritmos específicos de la aplicación. RAMP puede analizar datos analógicos sin procesar de diferentes tipos de sensores, incluidos los acelerómetros utilizados para el monitoreo de vibraciones industriales.

Digitalizar primero frente a analizar primero (Fuente:Aspinity)

Demler señaló, "RAMP es un circuito de propósito especial". Al usar RAMP, los diseñadores deben considerar el costo frente a los beneficios de agregar otro componente a sus dispositivos activados por voz. ¿Pero es eso un inconveniente? No exactamente, dijo Demler. “RAMP es un detector de actividad de voz (o sonido). No determina exactamente lo que se dice. En algunos sistemas, tendría mucho sentido integrar RAMP como el extremo frontal de un procesador de voz, en lugar de como un chip separado ”.

El CEO de Aspinity, Doyle, dijo que planea estar en el negocio de la propiedad intelectual además de vender chips. Actualmente, la empresa cuenta con varios socios con los que está trabajando. “Algunas son empresas de consumidores y otras son socios de conjuntos de chips”, dijo Doyle. El chip está probando hoy. El plan es entrar en producción en volumen en la primera mitad de 2020.

Empresa
Aspinity se fundó para comercializar la investigación en la Universidad de West Virginia. La startup tiene derechos exclusivos y completos para usar la tecnología desarrollada en la universidad.

Aspinity ha recaudado un total de "$ 3.6 a $ 3.7 millones" en fondos durante tres rondas. Según el CEO, Amazon participó en dos rondas. La empresa cuenta con un equipo de diez ingenieros, muchos de ellos con amplia experiencia analógica, dijo Doyle.

- Junko Yoshida, coeditor en jefe global, AspenCore Media, corresponsal internacional jefe, EE Times

>> Este artículo se publicó originalmente el nuestro sitio hermano, EE Times:"Aspinity vuelve a convertir las redes neuronales en analógicas".