Page 35 - 智慧邊緣運算實現更環保、更安全與高效的社會

INNOVATIONS
配置類比功能區塊(configurable analog block，CAB)。換句話說， 每個CAB的功能和參數，都可以 透過軟體進行配置。它使AML100 能夠為手頭的應用建立訊號鏈 (signal chian)，並對訊號鏈和其 中的零組件進行參數化。
個功能區塊參數化，對濾波器這樣 的電路偏壓(biased)以設置中心頻 率;其次，使用非揮發性記憶體處 理類比神經網路的權重;第三，則 是利用它來處理晶片之間的一些 變化;「最終，我們能使用可配置 類比核心建立訊號鏈，以執行必要 的功能，如偵測玻璃破裂。」
該晶片執行不間斷偵測所消 耗的電流不到20μA，因此能夠將 類比資料減少100倍。AML100採 用7mm × 7mm、48接腳的QFN 封裝，並可提供支援語音偵測的 評估套件EVK1和EVK2──包括前 置詞管理(pre-roll management) 、玻璃破裂音偵測、煙霧/一氧化 碳(T3/T4)警報音檢測和其他聲音 應 用。
Doyle透露，藉由AML100的 推出，Aspinity一直專注於提供最 低的不關機功耗，可望催生眾多電 池供電應用新產品;他表示:「在 支援語音的應用中，功耗和資料需 一併考量;如果不處理沒有用的資 訊，就可以節省大量功耗同時延長 電 池 壽 命。」
這是透過將資訊放入核心來 完成的，實現這種做法的關鍵是 該公司專有類比非揮發性記憶體， 可以在每個CAB內儲存神經網路權 重、濾波器頻寬等參數。Doyle表 示:「這就是我們如何透過打造訊 號鏈來進行訊號處理，以及如何在 每個電路嵌入非揮發性記憶體。」
AML100可支援最多4顆不同 的類比感測器，並且像感測器中樞 (hub)一樣，可以接收來自多個麥克 風或加速度計的輸入。「由於我們 擁有所有必要的介面，因此很容易 整合到類比感測器系統中;」Doyle 亦指出，該類比機器學習晶片也很 容易與當前的數位架構整合。
音訊設計的新層次
他補充指出，首先是將其中一
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圖2:AML100能針對不同應用對單獨硬體進行編程，因此其效率媲美數位處理器。
(來源:Aspinity)
在收集資訊的感測器數量不 斷增加，連網裝置數量也不斷增加 的時代裡，Aspinity透過其類比機 器學習晶片，為語音辨識相關設計 添加了一個新層次，在執行音訊資 料推論時消耗的功率非常少，只在 出現相關資料時才啟動後續的數 位處理階段，並與雲端通訊。
圖3:語音優先設計中的新類比層，將促進更多電池供電產品的開發。 (來源:Aspinity)
該款能處理原生類比資料的 類比機器學習晶片，旨在解決以音 訊為中心之邊緣設計效率不彰的 問題。繼續觀察像是這樣具備推論 能力的類比晶片，如何能在數位主 導的設計領域佔據一席之地，將會 相當有趣;也期望可以看到這類晶 片催生更多電池供電的語音優先 產品問世。
2022年5月 | www.eettaiwan.com