AIチップのアナログ処理アプローチがパワーを大幅に削減

2015年に設立されたピッツバーグを拠点とするスタートアップであるAspinityは、火曜日に再構成可能なアナログモジュラープロセッサプラットフォーム（RAMP）を発売します。超低電力のアナログ処理プラットフォームは、アナログドメインで生のセンサーデータを最初に検出、分析、分類するように設計されています。データ（音声、アラーム、振動の周波数や大きさの変化など）をバックグラウンドノイズと区別すると、RAMPはデジタル化のためにデータを渡します。

（出典：Aspinity）

Aspinityによると、この「アナログで最初に分析する」アプローチの結果は、「エッジで必要な電力を最大10倍削減し、常時オンのアプリケーションで処理されるデータの量を最大100倍削減する」ことです。スタートアップは、RAMPが、消費者、スマートホーム、IoT、および産業市場向けのバッテリー駆動の常時オンのセンシングデバイスで重要な役割を果たすことができると主張しています。

The LinleyGroupのシニアアナリストであるMikeDemlerは、 EE Times に語りました。 、「RAMPの最も特徴的な機能は、その極端な低電力です。アクティブな動作中にわずか10マイクロアンペアを引き出すことは、アナログチップにとってはかなりの偉業です。」

Aspinityの創設者兼CEOであるTomDoyleは、最近GeneFrantzが「ニューラルネットワークをアナログに戻す必要性」について話しているのを聞いて喜んだと語っています。以前はTIのテクノロジーフェローであり、DSPの強力なプロモーターであったフランツは、現在、リッチ大学の教授です。今年の初め、EE Timesとのインタビューで、彼はAIにはより良いソリューションが必要であり、そのために「アナログ信号処理に戻ることを検討する必要がある」と提案しました。

これはドイルの耳に届く音楽でした。アナログ処理は、まさにAspinityのRAMPが実行するように設定されていることです。

アナログとデジタル
たとえば、STMicroelectronicsやRenesasなどの他のチップベンダーは、異常検出用のAI機能を備えたエンドポイントデバイスを売り込んでいます。 AspinityのRAMPはどのように異なりますか？

SAR Insight＆Consultingのワイヤレス接続およびマシンセンシングのディレクターであるJoe Hoffmanは、次のように述べています。「STMicroelectronicsとRenesasはデジタルテクノロジーを利用しています。コアプロセッサにデジタル回路とソフトウェアを使用することで、人工ニューロンの基本的な要素を実装しています。」たとえば、STはARMマイクロプロセッサコアに依存していますが、ルネサスは独自の動的再構成可能プロセッサ（DRP）を使用しています。これは、ホフマンが「マイクロプロセッサコアとFPGAの間のハイブリッドアプローチ」と説明しています。彼は、「DRPはその場で再構成できます。」と述べました。

対照的に、AspinityのRAMPはアナログ回路アプローチを使用しています。ホフマン氏は、アスピニティはデジタルデザインではなくアナログデザインを使用してニューロンとシナプスを構築していると述べています。

その結果、数千のデータポイントを継続的にデジタル化して特定のスペクトルピークの変化の傾向を監視する予知保全システムを開発する代わりに、「RAMPは最も重要なデータポイントのみをサンプリングして選択し、振動データの量を圧縮することができます。同社によれば、100倍になり、分析のために収集および送信されるデータの量が大幅に減少します。

データ量を減らすことは、電池式のワイヤレスセンサーシステムを実現するための鍵です。

神話vs.アスピニティ
アナログは、ニューラルネットワークをモデル化するための最初の方法でした。デジタルは後で来た、とデムラーは言った。 「しかし最近では、研究者（およびMythicやSyntiantなどの企業）は、デジタル推論エンジンと比較して電力を削減するために、メモリ内のアナログ計算を検討しています。」

一般的な推論エンジンで必要とされるデジタルメモリトランザクションを排除することで、「潜在的に多くの電力とダイ領域を節約できます」とDemler氏は説明しました。

AspinityのCEODoyleは、次のように述べています。「従来のデジタルコンピュータアーキテクチャと同様に、Aspinityには、アルゴリズムの構造とアルゴリズムのパラメータ/係数を保存する「コードメモリ」と、信号の特性の履歴を保存する「データメモリ」の両方があります。処理しながら。ただし、従来のコンピューターとは異なり、Aspinityはメモリブロックのチャンクを使用していません。代わりに、コードメモリとデータメモリの両方が「効率とコンパクトさのためにコンピューティングコンポーネントと混合されています」と、AspinityのCTO兼創設者であるBrandonRumberg氏は説明します。 RAMP内に統合されているのは不揮発性メモリです。

ある意味で、MythicとAspinityは、アプローチが「内部アナログ計算」であるため、類似しています。しかし、ここで類似性が終わります。

神話はデジタル入力に依存しています。対照的に、Aspinityはアナログ入力を処理します。デムラー氏は、「神話は、デジタル乗算アキュムレータ（MAC）の代わりに、電圧可変コンダクタンス要素としてフラッシュメモリセルを使用しているだけです」と説明しました。一方、「Aspinityはさまざまなパラメータ化されたアナログ回路を使用しています。アンペア、フィルター、加算器/減算器など。」

6〜8ビットの精度
Hoffmanが説明したように、「デジタル回路は、アナログよりもはるかに正確な計算を提供し、よく知られているデジタル設計プロセスおよびCMOSテクノロジーと互換性があります。たとえば、現在の最先端のプロセッサはすべて64ビット幅ですが、ここで説明するアナログプロセス[神話、アスピニティなど]は、通常6〜8ビットの精度です。 [ただし]、この低い精度は多くのアプリケーションに十分です。」

要約すると、ホフマンは次のように述べています。「Aspinityは、超低電力でのウェイクワード/サウンド検出のための音響処理の限られたアプリケーションセットに焦点を当てています。これは、デバイスの残りの部分を低電力モードでスリープ状態にできる場合に有利です。」

デムラー氏はまた、アナログにはプロセス/電圧/温度の変動性などの限界があると考えています。彼は、「そのため、商用製品でアナログがあまり注目されていないのです」と述べています。逆に言えば、「一般的な推論エンジンで必要なすべてのデジタルメモリトランザクションを排除できれば、電力とダイ領域を大幅に節約できる可能性があります。」

アプリケーション
Aspinityは、スマートスピーカーやウェアラブル/ヒアラブルなどの「音声優先デバイス」の市場が拡大していると見ています。 Doyle氏は、次のように述べています。「電池交換ごと​​に1年間動作する音声ファーストのテレビリモコンを想像してみてください。これにより、メーカーは大きな競争力を得ることができます。」

Aspinityによると、RAMPプラットフォームのアナログブロックは、アプリケーション固有のアルゴリズムで再プログラムできます。 RAMPは、産業用振動監視に使用される加速度計など、さまざまなタイプのセンサーからの生のアナログデータを分析できます。

最初にデジタル化するか最初に分析するか（出典：Aspinity）

デムラー氏は、「RAMPは専用回路です」と述べています。 RAMPを使用する場合、設計者は、音声起動デバイスに別のコンポーネントを追加することのコストとメリットを考慮する必要があります。しかし、それは欠点ですか？正確ではない、とデムラーは言った。 「RAMPは音声（または音声）アクティビティ検出器です。何が言われているのかを正確に判断するわけではありません。一部のシステムでは、RAMPを個別のチップとしてではなく、音声プロセッサのフロントエンドとして統合することが非常に理にかなっています。」

AspinityのCEOであるDoyleは、チップの販売に加えてIPビジネスにも携わる予定であると語った。同社には現在、協力している多くのパートナーがいます。 「一部は消費者企業であり、その他はチップセットパートナーです」とDoyle氏は述べています。チップは今日サンプリングしています。 2020年上半期に量産を開始する予定です。

会社
Aspinityは、ウェストバージニア大学で研究を商業化するために設立されました。スタートアップは、大学で開発されたテクノロジーを使用する独占的かつ完全な権利を持っています。

Aspinityは、3ラウンドで合計「360万ドルから370万ドル」の資金を調達しました。 CEOによると、Amazonは2ラウンドに参加しました。 Doyle氏によると、同社には10人のエンジニアからなるチームがあり、その多くはアナログの豊富な経験を持っています。

—吉田淳子、グローバル共同編集長、AspenCore Media、チーフインターナショナルコレスポンデント、 EE Times

>>この記事はもともと姉妹サイトであるEETimes：「Aspinityはニューラルネットワークをアナログに戻します。」