2021-09-17
 
边缘节能机器学习策略
2021年09月17日   阅读量:1586

对更智能的推动为电池供电、永远在线的设备边缘的机器学习铺平了道路。在实现更高的隐私和性能的同时,传统架构的边缘设备通过在标准数字处理范式内运行而浪费大量功率,其中所有传感器数据都在信号链的开始处被数字化,而不管它们与手头任务的相关性如何。

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幸运的是,我们看到了延长这些永远在线设备电池寿命的新选项,从启用低功耗永远在线传感模式到最大限度地减少系统在全功率模式下花费的时间。虽然它们的具体实现有所不同,但它们有一个共同点:设计人员正在转向模拟处理以节省功耗。


从包含模拟到以模拟为中心,这些新方法包括:


  • 使用低功耗数字信号处理器 (DSP) 和微控制器 (MCU)

  • 检测模拟域中的环境活动并在模拟传感器数据超过特定能量阈值时唤醒系统  

  • 使用模拟机器学习从原始模拟传感器数据中检测特定的离散事件,仅在检测到特定事件时唤醒系统

考虑到所有这些选择,您如何确定最适合您的应用程序的解决方案——无论是语音优先设备,如智能耳塞还是声控电视遥控器,一种检测玻璃破碎或警报音的声学事件检测产品,还是振动异常检测模块?


选项 1:低功耗数字组件


边缘计算的成功在很大程度上依赖于 DSP 和 MCU 的快速普及——其中一些包括嵌入式神经网络,即微型机器学习 (tinyML) 芯片。这些主要是数字处理器可以直接在设备上处理复杂的数据分析,例如确定是否已说出唤醒词。因为对于神经网络的一些最重要的功能,模拟比数字更有效,它们也可能集成有限数量的模拟处理以降低整体芯片的功耗。特别是,一些处理器利用模拟电路来仅执行乘法累加 (MAC) 功能,这种方案称为模拟内存计算。然而,这些处理器仍然是典型的时钟处理器,在传统的数字范式中运行,需要在分析之前对所有模拟传感器数据进行数字化。因此,虽然在芯片内使用一些模拟处理可以降低系统的常开功率,但整个系统仍然一直开着,只能增加电池寿命。


选项二:模拟活动检测和系统唤醒


在过去几年中,我们还看到许多芯片,无论是独立的还是与 MEMS(微机电系统)传感器集成的,当环境能量水平达到阈值时,它们使用线性模拟电路来触发系统唤醒。到达。这些芯片(包括一些 MEMS 麦克风)无法确定发生的事件类型或它是否与系统任务相关。通过为系统提供极低功耗的始终开启模式,这种方法通过在一段时间内保持数字系统关闭来降低功耗。不幸的是,由于这些简单的模拟电路无法区分事件的类型,它们检测到太多触发系统唤醒的误报,电池寿命的节省再次增加。


选项 III:使用analogML 进行模拟事件检测和系统唤醒


系统设计人员现在可以选择第三种替代方案,即模拟机器学习核心(模拟机器学习),它可以最大限度地减少系统始终开启的电源和系统保持开启的时间。AnalogML 内核完全在模拟域内运行,不需要时钟,并使用原始模拟传感器数据进行推理和分类。它支持级联系统架构,在将任何功率用于数据转换之前,首先确定数据的重要性。与其他模拟唤醒解决方案不同的是,analogML 内核可以在事件检测(预滚动)之前收集和压缩数据,并在需要时将这些数据传送到处理器。对于保持检测关键字的唤醒词引擎的准确性,这是一项特别重要的功能。


这在实践中如何运作?在利用模拟ML 的语音优先系统中,系统的始终开启功率约为 35µA,用于语音检测和前滚收集。一旦检测到语音(只有 10-20% 的时间),analogML 核心就会触发唤醒词引擎来唤醒系统并传送存储的前滚,因此系统可以分析关键字。与传统系统相比,这种智能架构可将电池寿命延长多达 10 倍。在其他应用中,例如玻璃破碎检测,玻璃破碎事件可能每十年发生一次(或从不发生),analogML 内核使高功率数字系统保持 99% 以上的时间关闭,从而将电池寿命延长数年. 参见图 1:

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图 1:在支持语音、电池供电的设备中降低功耗的选项中,只有模拟ML 内核使MCU/DSP保持睡眠状态,除非检测到语音,这是唯一可以包含关键字的声音。


无论芯片中包含多少模拟处理以降低其功耗,除非该芯片在模拟域中运行,处理模拟数据,否则它不会做我们知道在系统中最省电的一件事——数字处理更少的数据. 


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