2月4日消息，數(shù)十億臺(tái)始終在線的智能設(shè)備正在不斷地感知環(huán)境以獲取數(shù)據(jù)--語(yǔ)音命令、玻璃破碎的聲音或工廠地板上泵軸承的振動(dòng)頻率。傳統(tǒng)上，這些設(shè)備依靠對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的即時(shí)數(shù)字化來(lái)確定數(shù)據(jù)是否重要。然而，這導(dǎo)致了對(duì)大部分無(wú)關(guān)信息的浪費(fèi)性處理，從而大大縮短了終端設(shè)備的電池壽命。

要提高這類設(shè)備的電池壽命，就需要接受一種當(dāng)今許多工程師都覺(jué)得既老套又可怕的技術(shù)：模擬技術(shù)。這是因?yàn)樘幚韥?lái)自真實(shí)文字的原始、非結(jié)構(gòu)化模擬信號(hào)--即觸摸、視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)和振動(dòng)--很難。

自從第一個(gè)數(shù)字集成電路問(wèn)世以來(lái)，創(chuàng)建處理傳感器信號(hào)與熟悉的1或0的產(chǎn)品，比直接處理傳感的模擬數(shù)據(jù)要簡(jiǎn)單得多。這就是為什么始終在線的設(shè)備在做其他幾乎任何事情之前，會(huì)立即將模擬輸入轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。

雖然在過(guò)去的50年里，數(shù)字技術(shù)有效地解決了處理難題，但摩爾定律終于逼近了物理定律中的一堵磚墻。它促使工程師們跳出當(dāng)前的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理模式，更有創(chuàng)意地將效率設(shè)計(jì)到永遠(yuǎn)在線的系統(tǒng)中。

從根本上說(shuō)，我們需要更有策略地使用數(shù)字，只在必要時(shí)才讓數(shù)字芯片參與重度處理。這樣我們就可以解放出來(lái)，利用模擬芯片進(jìn)行第一輪分析，在聲音數(shù)據(jù)還處于自然模擬狀態(tài)時(shí)，確定是否存在特定的事件，如語(yǔ)音或聲音觸發(fā)。

在語(yǔ)音設(shè)備的情況下，語(yǔ)音是唯一重要的數(shù)據(jù)，因?yàn)槿绻Z(yǔ)音不存在，關(guān)鍵詞永遠(yuǎn)不會(huì)被說(shuō)出來(lái)。這種系統(tǒng)級(jí)的架構(gòu)方法允許數(shù)字喚醒字引擎保持在低功耗的睡眠模式，直到真正需要其更高功率、更高分辨率的處理來(lái)驗(yàn)證關(guān)鍵字。

首先分析

這種全新的、更高效的、級(jí)聯(lián)式的數(shù)據(jù)分析方法在始終在線系統(tǒng)中是通過(guò)模擬機(jī)器學(xué)習(xí)(analogML)實(shí)現(xiàn)的。AnalogML芯片可以在麥克風(fēng)數(shù)據(jù)處于原始模擬狀態(tài)時(shí)，使用近乎零功耗的方式準(zhǔn)確檢測(cè)聲學(xué)觸發(fā)器，如語(yǔ)音、窗戶玻璃破碎、煙霧或其他報(bào)警音，只將整體系統(tǒng)功耗集中在重要數(shù)據(jù)上。

圖片比較了傳統(tǒng)的數(shù)字化優(yōu)先架構(gòu)和包含模擬ML芯片的分析優(yōu)先架構(gòu)。在分析優(yōu)先架構(gòu)中，模擬ML芯片在接近零功率的情況下一直監(jiān)聽(tīng)語(yǔ)音，只有在檢測(cè)到語(yǔ)音時(shí)才喚醒數(shù)字系統(tǒng)分析關(guān)鍵詞。

例如，在具有語(yǔ)音功能的電視遙控器中，語(yǔ)音可能只有10%到20%的時(shí)間存在，因此大部分系統(tǒng)可以保持睡眠狀態(tài)，直到需要喚醒詞引擎進(jìn)行關(guān)鍵詞分析。由于在這種分析優(yōu)先的架構(gòu)中，數(shù)字系統(tǒng)至少有80%的時(shí)間處于關(guān)閉狀態(tài)，因此設(shè)計(jì)人員可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率的大幅提升--電池壽命提高10倍。

讓模擬技術(shù)更易于使用

雖然在這種情況下，模擬的省電優(yōu)勢(shì)是顯而易見(jiàn)的，但如果今天的大多數(shù)工程師沒(méi)有模擬經(jīng)驗(yàn)，公司能做什么呢？在Indeed.com上的快速搜索（運(yùn)行于2021年1月7日）顯示了3579個(gè)模擬系統(tǒng)工程職位和20632個(gè)數(shù)字系統(tǒng)工程職位。雖然這代表了模擬和數(shù)字工程經(jīng)驗(yàn)（以及工作需求）之間的巨大差異，但這并不意味著我們需要犧牲模擬設(shè)計(jì)的所有好處。這只是意味著我們需要確保模擬ML可以以一種大家熟悉的方式使用。

這就是我們公司在開(kāi)發(fā)模擬ML芯片時(shí)采取的模式。我們將可編程性作為優(yōu)先事項(xiàng)，為語(yǔ)音和破窗檢測(cè)等流行用例提供算法，從而降低了采用障礙，加快了始終監(jiān)聽(tīng)系統(tǒng)的上市時(shí)間。analogML開(kāi)發(fā)環(huán)境也是為沒(méi)有模擬專業(yè)知識(shí)的工程師設(shè)計(jì)的，使他們能夠通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的編程或培訓(xùn)界面，輕松構(gòu)建定制化應(yīng)用的算法，他們已經(jīng)習(xí)慣于使用這些算法。

AnalogML：新的領(lǐng)域

由analogML實(shí)現(xiàn)的分析優(yōu)先模式是設(shè)計(jì)思維的一大進(jìn)步。與其試圖通過(guò)分立的部件來(lái)節(jié)省電力，我們現(xiàn)在可以從整體上考慮設(shè)計(jì)電力和數(shù)據(jù)效率的設(shè)備。analogML是電池供電的語(yǔ)音優(yōu)先和聲學(xué)事件檢測(cè)的理想選擇，也可用于工業(yè)振動(dòng)監(jiān)測(cè)和其他眾多的始終在線應(yīng)用。

通過(guò)采用一種處理策略，將智能水平提升到模擬領(lǐng)域，我們?yōu)樵O(shè)計(jì)數(shù)千種新型高能效的始終在線的智能設(shè)備鋪平了道路，這些設(shè)備將功耗集中在真正重要的數(shù)據(jù)上。

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