AI 칩의 아날로그 처리 방식으로 전력 소모 감소

2015년에 설립된 피츠버그에 기반을 둔 스타트업인 Aspinity는 화요일 재구성 가능한 아날로그 모듈러 프로세서 플랫폼(RAMP)을 출시합니다. 초저전력 아날로그 처리 플랫폼은 아날로그 영역에서 원시 센서 데이터를 먼저 감지, 분석 및 분류하도록 설계되었습니다. 데이터(음성, 알람, 진동 주파수 또는 크기의 변화 등)를 배경 소음과 구별하면 RAMP는 데이터를 디지털화하도록 전달합니다.

(출처:Aspinity)

Aspinity에 따르면 이 "아날로그 우선 분석" 접근 방식의 결과는 "에지에서 필요한 전력을 최대 10배, 상시 작동 애플리케이션의 경우 처리되는 데이터 볼륨을 최대 100배 줄입니다."라는 것입니다. 이 스타트업은 RAMP가 소비자, 스마트 홈, IoT 및 산업 시장을 위한 배터리로 작동되는 상시 작동 감지 장치에서 핵심적인 역할을 할 수 있다고 주장합니다.

Linley Group의 수석 분석가인 Mike Demler는 EE Times 에 다음과 같이 말했습니다. , “RAMP의 가장 큰 특징은 초저전력입니다. 활성 작동 중에 단 10마이크로암페어를 소모하는 것은 아날로그 칩의 경우 상당한 위업입니다.”

Aspinity의 설립자이자 CEO인 Tom Doyle는 최근 Gene Frantz가 "신경망을 아날로그로 되돌려야 할 필요성"에 대해 이야기하는 것을 들었을 때 매우 기뻤다고 말했습니다. Frantz는 이전에 TI의 기술 펠로우이자 DSP의 확고한 프로모터였으며 현재는 Rich University의 교수입니다. 올해 초 EE Times와의 인터뷰에서 그는 AI에 더 나은 솔루션이 필요하며 이를 위해서는 "아날로그 신호 처리로 돌아가는 것을 고려해야 한다"고 제안했습니다.

이것은 Doyle의 귀에 음악이었습니다. 아날로그 처리는 정확히 Aspinity의 RAMP가 하도록 설정된 것입니다.

아날로그 대 디지털
예를 들어 STMicroelectronics 및 Renesas를 포함한 다른 칩 공급업체는 이상 감지를 위한 AI 기능을 갖춘 엔드포인트 장치를 출시했습니다. Aspinity의 RAMP는 어떻게 다릅니까?

SAR Insight &Consulting의 무선 연결 및 기계 감지 이사인 Joe Hoffman은 “STMicroelectronics와 Renesas는 디지털 기술을 활용합니다. 핵심 프로세서에서 디지털 회로와 소프트웨어를 사용하여 인공 뉴런의 기본 요소를 구현합니다.” 예를 들어 ST는 ARM 마이크로프로세서 코어에 의존하는 반면 Renesas는 자체 DRP(동적 재구성 가능 프로세서)를 사용합니다. Hoffman은 이를 "마이크로프로세서 코어와 FPGA 사이의 하이브리드 접근 방식"이라고 설명했습니다. 그는 "DRP는 즉석에서 재구성할 수 있습니다."라고 말했습니다.

대조적으로 Aspinity의 RAMP는 아날로그 회로 접근 방식을 사용합니다. Hoffman은 Aspinity가 디지털 디자인이 아닌 아날로그 디자인을 사용하여 뉴런과 시냅스를 구축한다고 말했습니다.

결과적으로 특정 스펙트럼 피크의 변화 추세를 모니터링하기 위해 수천 개의 데이터 포인트를 지속적으로 디지털화하는 예측 유지 관리 시스템을 개발하는 대신 “RAMP는 가장 중요한 데이터 포인트만 샘플링하고 선택하여 진동 데이터의 양을 압축할 수 있습니다. 100배 증가하고 분석을 위해 수집 및 전송되는 데이터의 양을 크게 줄입니다.”라고 회사는 설명했습니다.

데이터 양을 줄이는 것이 배터리로 작동되는 무선 센서 시스템을 구현하는 열쇠입니다.

미식 vs. Aspinity
아날로그는 신경망을 모델링하는 원래 방법이었습니다. 디지털은 나중에 나왔다고 Demler는 말했습니다. "하지만 최근에 연구원(그리고 Mythic 및 Syntiant와 같은 회사)은 디지털 추론 엔진에 비해 전력을 줄이기 위해 인메모리 아날로그 계산을 찾고 있습니다."

일반적인 추론 엔진에 필요한 디지털 메모리 트랜잭션을 제거함으로써 "잠재적으로 많은 전력과 다이 영역을 절약할 수 있습니다."라고 Demler는 설명했습니다.

Aspinity의 Doyle CEO는 “Aspinity는 기존의 디지털 컴퓨터 아키텍처와 마찬가지로 알고리즘의 구조와 알고리즘의 매개변수/계수를 저장하는 '코드 메모리'와 신호 특성의 이력을 저장하는 '데이터 메모리'를 모두 가지고 있습니다. 우리가 그것을 처리할 때. 그러나 기존 컴퓨터와 달리 Aspinity는 메모리 블록 청크를 사용하지 않습니다. 대신에 코드 메모리와 데이터 메모리는 모두 "효율성과 소형화를 위해 컴퓨팅 구성 요소와 혼합되어 있습니다"라고 Aspinity의 CTO이자 설립자인 Brandon Rumberg는 설명합니다. RAMP 내부에 비휘발성 메모리가 내장되어 있습니다.

어떤 면에서 Mythic과 Aspinity는 접근 방식이 "내부 아날로그 계산"이기 때문에 유사합니다. 하지만 여기에서 유사성이 끝납니다.

Mythic은 디지털 입력에 의존합니다. 이와 대조적으로 Aspinity는 아날로그 입력을 처리합니다. Demler는 "Mythic은 플래시 메모리 셀을 전압 가변 컨덕턴스 요소로 사용하여 MAC(디지털 곱셈 누산기)를 대체하는 것"이라고 설명했습니다. 반면, “Aspinity는 다양한 매개변수화된 아날로그 회로를 사용합니다. 앰프, 필터, 가산기/감산기 등"

6-8비트 정밀도
Hoffman이 설명했듯이 “디지털 회로는 아날로그보다 훨씬 더 정밀한 계산을 제공하며 잘 알려진 디지털 설계 프로세스 및 CMOS 기술과 호환됩니다. 예를 들어, 최신 프로세서는 오늘날 모두 64비트 너비인 반면 [Mythic, Aspinity 및 기타]에 언급된 아날로그 프로세스는 일반적으로 6-8비트 정밀도입니다. [그러나] 이 낮은 정밀도는 많은 응용 프로그램에 충분합니다."

요약하자면, Hoffman은 “Aspinity는 초저전력에서 깨어나는 단어/소리 감지를 위한 음향 처리의 제한된 애플리케이션 세트에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 나머지 장치가 저전력 모드에서 절전 모드로 전환될 때 유리합니다."

Demler는 또한 아날로그가 프로세스/전압/온도 변동성 등에서 한계가 있다고 생각합니다. 그는 "그래서 우리가 상용 제품에서 많은 관심을 받지 못하는 이유입니다."라고 말했습니다. 그러나 반대로 "일반적인 추론 엔진에 필요한 모든 디지털 메모리 트랜잭션을 제거할 수 있다면 잠재적으로 많은 전력과 다이 영역을 절약할 수 있습니다."

응용 프로그램
Aspinity는 스마트 스피커 및 웨어러블/히어러블과 같은 "음성 우선 장치"의 시장 성장을 보고 있습니다. Doyle은 “배터리를 교체할 때마다 1년 동안 작동하는 음성 우선 TV 리모컨을 상상해 보세요. 이는 제조업체에 큰 경쟁력을 제공할 것입니다.”

Aspinity에 따르면 RAMP 플랫폼의 아날로그 블록은 응용 프로그램별 알고리즘으로 다시 프로그래밍할 수 있습니다. RAMP는 산업용 진동 모니터링에 사용되는 가속도계를 비롯한 다양한 유형의 센서에서 원시 아날로그 데이터를 분석할 수 있습니다.

먼저 디지털화 vs. 먼저 분석(출처:Aspinity)

Demler는 "RAMP는 특수 목적 회로입니다."라고 말했습니다. RAMP를 사용할 때 설계자는 음성 인식 장치에 다른 구성 요소를 추가할 때의 비용 대 이점을 고려해야 합니다. 그러나 그것이 단점입니까? 정확히는 아니라고 Demler가 말했습니다. “RAMP는 음성(또는 소리) 활동 감지기입니다. 그것은 말하는 내용을 정확히 결정하지 않습니다. 일부 시스템에서는 RAMP를 별도의 칩이 아니라 음성 프로세서의 프런트 엔드로 통합하는 것이 훨씬 합리적입니다.”

Aspinity의 CEO Doyle은 칩 판매 외에도 IP 사업에도 진출할 계획이라고 밝혔습니다. 이 회사는 현재 여러 파트너와 협력하고 있습니다. Doyle는 "일부는 소비자 회사이고 다른 일부는 칩셋 파트너입니다. 칩은 오늘 샘플링 중입니다. 2020년 상반기 양산에 들어갈 계획입니다.

회사
Aspinity는 West Virginia University에서 연구를 상업화하기 위해 설립되었습니다. 스타트업은 대학에서 개발한 기술을 사용할 독점적이고 완전한 권리를 가집니다.

Aspinity는 3라운드에 걸쳐 총 360만~370만 달러의 자금을 조달했습니다. CEO에 따르면 아마존은 두 차례에 걸쳐 참가했다. Doyle는 회사에 10명의 엔지니어로 구성된 팀이 있으며 대부분은 광범위한 아날로그 경험을 가지고 있다고 말했습니다.

— Junko Yoshida, AspenCore Media 글로벌 공동 편집장, 최고 국제 특파원, EE Times

>> 이 기사는 원래 다음 날짜에 게시되었습니다. 자매 사이트인 EE Times:"Aspiity는 신경망을 아날로그로 되돌립니다."