Page 38 - 企業轉型腳步不停歇2022年數位優先世界成形

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SynSense過去曾結合該公司的棘波神經網路(spiking neural network) IP以及來自另一家公司Inivation 的動態視覺感測器，實現名為Speck的相機模組(右)。 (來源:SynSense)
較高解析度的感測器也會需 要演算法開發。Muir指出，目前較 小的畫素矩陣是透過單一卷積神 經網路(CNN)來處理，較高解析度 意味著需要龐大的CNN;此外，一 個影像可以被分割成一塊塊，由多 個CNN平行處理，或者是只檢視影 像的某一個範圍。
像是Prophesee的事件導 向影像感測器，其重點不在於影 像而是影格(video frames)的 變化;該技術是以人眼如何記錄 和解釋視覺饋入為基礎，能大幅 減少資料產出量，這對於低光源 情境來說更具效益，比起其他影 像感測器，能夠用更低的功耗來
事件導向視覺感測器
SynSense的數位二進位非同步神經元，是利用簡單的「IF」(integrate and fire)設計。 (來源:SynSense)
運 作 。P r o p h e s e e 的 事 件 導 向 Metavision感測器，在每個畫素 中具備嵌入式的智慧功能，能夠 讓每個畫素單獨啟動，進而觸發 一個事件。
時表示:「因為我們正在關注低功 耗的感測器處理作業，發現我們的 硬體若能距離感測器越近會越好; 所以能與事件導向視覺感測器業 者合作，對我們來說很有意義。」
感性方面具備優勢;「以長期來 看，我們希望能在裝置中以尺寸 非常小巧的模組進行高解析度的 視覺處理，這比把所有的東西都 放大還來得複雜。」
SynSense提供低維度訊號 (音訊、生物訊號、振動監測)處 理的混合訊號處理器，耗電量低 於500μW;不過該公司並未打算 將該技術立即商業化，現有晶片 上資源也不足以執行一個CNN， 而這是視覺處理的必備條件。為 此，SynSense開發了第二種為 卷積神經網路量身打造的數位架 構，該IP會整合到Prophesee感 測器中。
SynSense也和另一家事件 導向影像感測器業者Inivation合 作，後者已經開發出一款名為名為 Speck的128×128解析度事件導 向相機模組。Muri指出:「我們與 Prophesee合作是為了朝更高解 析度畫素陣列方向發展。」
較高解析度的感測器陣列會 佔據更多電路板空間，也需要更多 的處理作業，所以處理器核心必然 也要更大。Muir表示，高品質影像 感測器對晶片的需求，與市場對數 位邏輯晶片的小型化需求不一致， 因此堆疊式架構或是背對背鍵合 的多晶片解決方案，看來是最有 可能的解決方式。
轉向一個完全非同步數位架 構，也意味著該設計需要轉移至
他指出，Prophesee先前曾 與Sony合作，並在實現低光源敏
www.eettaiwan.com | 2022年1月
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