Aspinity presenta RAMP: Procesador analógico reduce consumo en el borde 10x

Aspinity, una startup de Pittsburgh fundada en 2015, lanza el martes una plataforma Reconfigurable Analog Modular Processor, o RAMP. La plataforma de procesamiento analógico de ultra-bajo consumo está diseñada para detectar, analizar y clasificar datos brutos de sensores —como voz, alarmas o cambios de vibración— directamente en el dominio analógico. Una vez que separa la señal del ruido de fondo, RAMP pasa los datos refinados para digitalización.

(Fuente: Aspinity)

Priorizando el análisis analógico primero, RAMP puede reducir el consumo de energía de dispositivos edge hasta diez veces y reducir el volumen de datos en un factor de cien para aplicaciones siempre activas, afirma Aspinity. La plataforma apunta a dispositivos de sensado siempre activos operados por batería en mercados de consumo, hogar inteligente, IoT e industrial.

El analista senior Mike Demler de The Linley Group dijo a EE Times que la característica sobresaliente de RAMP es su consumo extremo —solo 10 µA durante operación activa, un logro notable para un chip analógico.

El fundador y CEO Tom Doyle expresó entusiasmo tras escuchar a Gene Frantz discutir la necesidad de llevar redes neuronales de vuelta a lo analógico. Frantz, ex fellow de tecnología de TI y ahora profesor en Rich University, ha abogado largo tiempo por procesamiento de señal analógico en IA. "Es exactamente lo que hace RAMP", dijo Doyle.

Analógico vs. Digital
Otros proveedores como STMicroelectronics y Renesas promueven dispositivos endpoint con IA para detección de anomalías, pero dependen de circuitos digitales y software. ST usa núcleos ARM, mientras que Renesas ofrece un Procesador Reconfigurable Dinámicamente (DRP) híbrido. En contraste, RAMP construye neuronas y sinapsis completamente con diseños analógicos.

Al muestrear solo los puntos de datos más relevantes, RAMP puede comprimir datos de vibración 100x, reduciendo drásticamente la cantidad de datos que deben transmitirse para análisis. Esta compresión es crítica para redes de sensores inalámbricos alimentados por batería.

Mythic vs. Aspinity
La computación analógica fue el enfoque original para redes neuronales. Hoy, empresas como Mythic y Syntiant exploran computación analógica en-memoria para reducir consumo frente a motores de inferencia digital. Eliminando transacciones de memoria digital, se logran ahorros significativos de potencia y área de die.

La arquitectura de Aspinity almacena tanto código como memoria de datos intercalados con elementos de cómputo, usando memoria no volátil para eficiencia. A diferencia de Mythic, que acepta entrada digital y usa celdas flash como elementos de conductancia analógica, RAMP procesa señales analógicas brutas a través de una variedad de circuitos analógicos parametrizados —amplificadores, filtros, sumadores y restadores.

Precisión de 6-8 Bits
Los circuitos digitales típicamente proveen mayor precisión, pero para muchas aplicaciones 6-8 bits de precisión analógica son adecuados. Esta menor precisión permite un diseño más pequeño y de menor consumo que sigue siendo efectivo para tareas como detección de palabra de activación.

En resumen, RAMP apunta a un nicho de procesamiento acústico de ultra-bajo consumo para detección de palabra de activación y sonido, permitiendo a dispositivos entrar en sueño profundo cuando están inactivos.

Aunque lo analógico tiene desafíos como variabilidad de proceso, voltaje y temperatura, eliminar transacciones de memoria digital puede rendir beneficios sustanciales de potencia y área.

Aplicaciones
Aspinity vislumbra un mercado creciente para dispositivos voice-first —altavoces inteligentes, wearables y hearables. Doyle imagina un mando a distancia de TV voice-first que funcione un año con una sola batería, dando a fabricantes una ventaja competitiva.

Los bloques analógicos de RAMP pueden reprogramarse con algoritmos específicos de aplicación, permitiendo analizar datos analógicos brutos de varios sensores, incluyendo acelerómetros industriales para monitorización de vibraciones.

Digitalizar Primero vs. Analizar Primero (Fuente: Aspinity)

RAMP es un circuito de propósito especial. Los diseñadores deben sopesar coste vs. beneficio de añadirlo a dispositivos activados por voz, pero puede servir como front-end de un procesador de voz en lugar de chip separado.

El CEO Doyle planea expandirse a licenciamiento IP además de vender chips. La empresa ha asociado con varias compañías de consumo y chipsets y está muestreando el chip hoy, con producción en volumen prevista para principios de 2020.

Empresa
Aspinity se fundó para comercializar investigación de la Universidad de West Virginia, manteniendo derechos exclusivos sobre la tecnología de la universidad. La startup ha recaudado $3.6–$3.7 millones en tres rondas, con Amazon participando en dos. Su equipo de diez ingenieros aporta amplia experiencia analógica.

— Junko Yoshida, Co-Editora Global en Jefe, AspenCore Media, Corresponsal Internacional Jefe, EE Times

>> Este artículo se publicó originalmente en nuestro sitio hermano, EE Times: "Aspinity Puts Neural Networks Back to Analog."