什么是智能设备电池寿命延长的关键？AnalogML可节省达10倍电池寿命

2月4日消息，数十亿台始终在线的智能设备正在不断地感知环境以获取数据--语音命令、玻璃破碎的声音或工厂地板上泵轴承的振动频率。传统上，这些设备依靠对传感器数据的即时数字化来确定数据是否重要。然而，这导致了对大部分无关信息的浪费性处理，从而大大缩短了终端设备的电池寿命。

要提高这类设备的电池寿命，就需要接受一种当今许多工程师都觉得既老套又可怕的技术：模拟技术。这是因为处理来自真实文字的原始、非结构化模拟信号--即触摸、视觉、听觉和振动--很难。

自从第一个数字集成电路问世以来，创建处理传感器信号与熟悉的1或0的产品，比直接处理传感的模拟数据要简单得多。这就是为什么始终在线的设备在做其他几乎任何事情之前，会立即将模拟输入转化为数字信号。

虽然在过去的50年里，数字技术有效地解决了处理难题，但摩尔定律终于逼近了物理定律中的一堵砖墙。它促使工程师们跳出当前的数字数据处理模式，更有创意地将效率设计到永远在线的系统中。

从根本上说，我们需要更有策略地使用数字，只在必要时才让数字芯片参与重度处理。这样我们就可以解放出来，利用模拟芯片进行第一轮分析，在声音数据还处于自然模拟状态时，确定是否存在特定的事件，如语音或声音触发。

在语音设备的情况下，语音是唯一重要的数据，因为如果语音不存在，关键词永远不会被说出来。这种系统级的架构方法允许数字唤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、更高分辨率的处理来验证关键字。

首先分析

这种全新的、更高效的、级联式的数据分析方法在始终在线系统中是通过模拟机器学习(analogML)实现的。AnalogML芯片可以在麦克风数据处于原始模拟状态时，使用近乎零功耗的方式准确检测声学触发器，如语音、窗户玻璃破碎、烟雾或其他报警音，只将整体系统功耗集中在重要数据上。

图片比较了传统的数字化优先架构和包含模拟ML芯片的分析优先架构。在分析优先架构中，模拟ML芯片在接近零功率的情况下一直监听语音，只有在检测到语音时才唤醒数字系统分析关键词。

例如，在具有语音功能的电视遥控器中，语音可能只有10%到20%的时间存在，因此大部分系统可以保持睡眠状态，直到需要唤醒词引擎进行关键词分析。由于在这种分析优先的架构中，数字系统至少有80%的时间处于关闭状态，因此设计人员可以实现系统效率的大幅提升--电池寿命提高10倍。

让模拟技术更易于使用

虽然在这种情况下，模拟的省电优势是显而易见的，但如果今天的大多数工程师没有模拟经验，公司能做什么呢？在Indeed.com上的快速搜索（运行于2021年1月7日）显示了3579个模拟系统工程职位和20632个数字系统工程职位。虽然这代表了模拟和数字工程经验（以及工作需求）之间的巨大差异，但这并不意味着我们需要牺牲模拟设计的所有好处。这只是意味着我们需要确保模拟ML可以以一种大家熟悉的方式使用。

这就是我们公司在开发模拟ML芯片时采取的模式。我们将可编程性作为优先事项，为语音和破窗检测等流行用例提供算法，从而降低了采用障碍，加快了始终监听系统的上市时间。analogML开发环境也是为没有模拟专业知识的工程师设计的，使他们能够通过标准的编程或培训界面，轻松构建定制化应用的算法，他们已经习惯于使用这些算法。

AnalogML：新的领域

由analogML实现的分析优先模式是设计思维的一大进步。与其试图通过分立的部件来节省电力，我们现在可以从整体上考虑设计电力和数据效率的设备。analogML是电池供电的语音优先和声学事件检测的理想选择，也可用于工业振动监测和其他众多的始终在线应用。

通过采用一种处理策略，将智能水平提升到模拟领域，我们为设计数千种新型高能效的始终在线的智能设备铺平了道路，这些设备将功耗集中在真正重要的数据上。

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