AspinityがRAMP発表：アナログ プロセッサでエッジ消費電力を10分の1に削減

2015年設立のピッツバーグ拠点スタートアップAspinityは、火曜日にReconfigurable Analog Modular Processorプラットフォーム「RAMP」を発表します。超低消費電力のアナログ処理プラットフォームで、音声、アラーム、振動変化などの生センサー データをアナログ ドメインで直接検出、分析、分類します。信号を背景ノイズから分離したら、RAMPは洗練されたデータをデジタル化のために引き渡します。

（出典：Aspinity）

アナログ解析を最初に行うことを優先することで、RAMPはエッジ デバイスの消費電力を最大10分の1に削減し、常時オン アプリケーションでデータ量を100分の1に削減できるとAspinityは主張します。このプラットフォームは、コンシューマー、スマートホーム、IoT、産業市場向けのバッテリー駆動、常時オン センシング デバイスをターゲットにしています。

The Linley Groupのシニア アナリスト、Mike Demler氏はEE Timesに対し、RAMPの傑出した特徴はその極めて低い消費電力、動作中わずか10µAを引くことだと語りました。アナログ チップとしては驚異的な成果です。

創業者兼CEOのTom Doyle氏は、Gene Frantz氏がニューラル ネットワークをアナログに戻す必要性を語るのを聞き、熱狂したと語ります。元TIテクノロジー フェローで現ライス大学教授のFrantz氏は長年、AIにおけるアナログ信号処理を提唱してきました。「それがまさにRAMPのやっていることだ」とDoyle氏。

アナログ vs デジタル
STMicroelectronicsやRenesasなど他ベンダーも異常検知向けAI搭載エンドポイント デバイスを推進していますが、それらはデジタル回路とソフトウェアに依存します。STはARMコアを使用、Renesasはハイブリッドの動的再構成可能プロセッサ（DRP）を提供。対照的に、RAMPはニューロンとシナプスを完全にアナログ設計で構築します。

RAMPは最も関連性の高いデータ ポイントのみをサンプリングするため、振動データを100倍圧縮し、分析のために送信しなければならないデータ量を劇的に削減します。この圧縮はバッテリー駆動ワイヤレス センサー ネットワークにとって極めて重要です。

Mythic vs Aspinity
アナログ演算はニューラル ネットワークの元々のアプローチでした。今日、MythicやSyntiantのような企業が、デジタル推論エンジンと比較して消費電力を下げるため、インメモリ アナログ演算を探求しています。デジタル メモリ トランザクションを排除することで、大幅な電力とダイ面積の節約が可能です。

Aspinityのアーキテクチャは、コードとデータ メモリを演算要素とインターリーブして格納し、不揮発性メモリを効率化に活用します。Mythicがデジタル入力を受け付けフラッシュ セルをアナログ コンダクタンス要素として使うのに対し、RAMPは生アナログ信号を増幅器、フィルタ、加算器、減算器など多様なパラメトリック アナログ回路で処理します。

6-8ビット精度
デジタル回路は通常より高精度を提供しますが、多くのアプリケーションでは6〜8ビットのアナログ精度で十分です。この低精度により、より小型、低消費電力の設計が可能になり、ウェイクワード検出などのタスクで依然として効果的です。

要約すると、RAMPはウェイクワードと音検出向けの超低消費電力音響処理のニッチを狙い、アイドル時にデバイスをディープスリープさせることを可能にします。

アナログにはプロセス、電圧、温度変動などの課題がありますが、デジタル メモリ トランザクションを排除することで、大幅な電力と面積メリットが得られます。

アプリケーション
Aspinityは、スマートスピーカー、ウェアラブル、ヒアラブルなど音声優先デバイスの成長市場を想定。Doyle氏は、単一電池で1年動作する音声優先TVリモコンを想像し、メーカーに競争優位をもたらすと述べます。

RAMP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可能で、産業用加速度計の振動監視など、さまざまなセンサーからの生アナログ データを分析できます。

デジタイズ ファースト vs アナライズ ファースト（出典：Aspinity）

RAMPは特殊用途回路です。設計者は音声起動デバイスへの追加コスト対効果を検討すべきですが、独立チップではなくスピーチ プロセッサのフロントエンドとして機能できます。

CEOのDoyle氏はチップ販売に加え、IPライセンスへの展開も計画。複数のコンシューマーおよびチップセット企業と提携し、現在サンプリング中、量産は2020年初頭予定。

会社概要
Aspinityはウェストバージニア大学の研究成果を商業化するため設立、大学技術の独占権を保有。3回の資金調達で360万〜370万ドルを調達、Amazonが2回参加。10人のエンジニアチームが豊富なアナログ専門知識を持つ。

― Junko Yoshida、アスピンコア メディア グローバル共同編集長、EE Times チーフ インターナショナル コレスポンデント

>> この記事は元々姉妹サイトEE Timesで「Aspinity Puts Neural Networks Back to Analog.」として公開されました。