模拟神经形态芯片先驱Aspinity公司推出可重构模拟模块化处理器
据报道，模拟神经形态芯片先驱aspinity公司推出可重构模拟模块化处理器（ramp）平台，这款超低功耗的模拟处理平台，可克服电池供电型永远在线传感设备的功耗和数据处理难题，特别适用于消费类、智能家居、物联网（iot）、工业和其他应用领域。
ramp“分析优先”边缘架构可最小化数据处理量，最大限度地延长智能音箱、可穿戴设备和物联网产品的电池寿命。
据报道，2019年6月25日，模拟神经形态芯片先驱aspinity公司推出可重构模拟模块化处理器（reconfigurable analog modular processor， ramp）平台，这款超低功耗的模拟处理平台，可克服电池供电型永远在线传感设备的功耗和数据处理难题，特别适用于消费类、智能家居、物联网（iot）、工业和其他应用领域。
ramp平台将机器学习融入到模拟处理器中，该革命性技术能够在数据被数字化之前，从背景噪声中进行事件的检测和分类，例如语音、警报、振动频率或量级变化。通过直接分析传感器原始模拟数据，ramp平台可以更有效地对永远在线系统的能源和数据资源进行分配，从而避免高功耗的处理和无关数据的传输。与旧的“数字化优先”架构相比（即所有传感器数据需不间断地数字化来进行事件分析），基于ramp的“分析优先”方案为边缘传感器带来更多智能，使永远在线设备所需功耗至少降低10倍，处理数据量至少减少100倍，比如语音优先的智能音箱和可穿戴设备/可听戴设备，永远监听的智能家居安防设备和工业振动监控系统。
市场对永远在线传感设备的需求量正在飙升，短短几年之间，已有数十亿智能系统投入使用。根据juniper research预计，到2023年，数字语音助理的安装量将增加三倍，达到80亿台。永远在线的语音优先设备，如智能音箱和可穿戴设备/可听戴设备，是最大且增长最快的细分市场。到2021年，智能音箱将达到4.82亿台（根据ihs markit数据），到2022年可穿戴设备/可听戴设备将达到4.17亿台（根据juniper研究数据）。
随着设备制造商对永远在线便携式传感设备的大量投资，技术开发人员正在努力扫除此类设备的应用障碍。其中首要问题为电池寿命短，这正是许多永远在线的传感设备无法吸引终端用户的主要因素。
aspinity公司创始人兼首席执行官tom doyle表示：“我们正处于永远监听、不间歇运行设备大规模使用的风口浪尖。为了达到更高的规模水平，我们必须解决某些应用的体系构架问题。例如，语音优先的智能音箱和可穿戴设备/可听戴设备，应该可以长时间运行而不需要电池充电，否则会使消费者焦虑充电问题。我们致力于通过智能架构方法解决这个问题。我们ramp平台能够分析从麦克风边缘接收的声音，使唤醒口令引擎和其他数字处理器在80%没有语音的时候，保持处于低功耗休眠状态。这类设备（比如一年才更换一次电池的语音优先电视遥控器或者可以运行一整天不充电的智能耳塞）制造商，将在市场中获得巨大的竞争优势。”
ramp平台
aspinity的ramp专利技术可在紧凑型、超低功耗的模拟电路中重复复杂的数字处理任务，支持从非结构化的传感器原始模拟数据中进行事件检测和分类。利用少量晶体管的非线性特性，仿效大脑效率，ramp采用结合了模块化、并行和连续运行的模拟模块。与传统的模拟电路相比，每个模拟模块都具有更小且更高效的可编程封装。通过配置不同的模拟模块，可实现典型的数字任务，如信号分析和数据压缩，以及更复杂的任务，如特征提取、事件检测和分类，从而帮助ramp平台支持众多应用。
技术灵活，可编程、可扩展
ramp平台的模拟模块可以使用特定应用的算法进行重新编程，以分析来自多种传感器的原始模拟数据，例如用于工业振动监测的加速度计。传统预测性维护系统需要不间断处理数以千计的数据点来监控某些光谱峰值的变化趋势，而ramp则可以仅选择最重要的数据点进行采样，将振动的数据量压缩100倍，并极大的减少分析需要收集和传输的数据量。对永远在线应用而言，减少处理数据量是更容易部署电池供电型无线传感器系统的关键。
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ramp平台将机器学习融入到模拟处理器中，该革命性技术能够在数据被数字化之前，从背景噪声中进行事件的检测和分类，例如语音、警报、振动频率或量级变化。通过直接分析传感器原始模拟数据，ramp平台可以更有效地对永远在线系统的能源和数据资源进行分配，从而避免高功耗的处理和无关数据的传输。与旧的“数字化优先”架构相比（即所有传感器数据需不间断地数字化来进行事件分析），基于ramp的“分析优先”方案为边缘传感器带来更多智能，使永远在线设备所需功耗至少降低10倍，处理数据量至少减少100倍，比如语音优先的智能音箱和可穿戴设备/可听戴设备，永远监听的智能家居安防设备和工业振动监控系统。
市场对永远在线传感设备的需求量正在飙升，短短几年之间，已有数十亿智能系统投入使用。根据juniper research预计，到2023年，数字语音助理的安装量将增加三倍，达到80亿台。永远在线的语音优先设备，如智能音箱和可穿戴设备/可听戴设备，是最大且增长最快的细分市场。到2021年，智能音箱将达到4.82亿台（根据ihs markit数据），到2022年可穿戴设备/可听戴设备将达到4.17亿台（根据juniper研究数据）。
随着设备制造商对永远在线便携式传感设备的大量投资，技术开发人员正在努力扫除此类设备的应用障碍。其中首要问题为电池寿命短，这正是许多永远在线的传感设备无法吸引终端用户的主要因素。
aspinity公司创始人兼首席执行官tom doyle表示：“我们正处于永远监听、不间歇运行设备大规模使用的风口浪尖。为了达到更高的规模水平，我们必须解决某些应用的体系构架问题。例如，语音优先的智能音箱和可穿戴设备/可听戴设备，应该可以长时间运行而不需要电池充电，否则会使消费者焦虑充电问题。我们致力于通过智能架构方法解决这个问题。我们ramp平台能够分析从麦克风边缘接收的声音，使唤醒口令引擎和其他数字处理器在80%没有语音的时候，保持处于低功耗休眠状态。这类设备（比如一年才更换一次电池的语音优先电视遥控器或者可以运行一整天不充电的智能耳塞）制造商，将在市场中获得巨大的竞争优势。”
ramp平台
aspinity的ramp专利技术可在紧凑型、超低功耗的模拟电路中重复复杂的数字处理任务，支持从非结构化的传感器原始模拟数据中进行事件检测和分类。利用少量晶体管的非线性特性，仿效大脑效率，ramp采用结合了模块化、并行和连续运行的模拟模块。与传统的模拟电路相比，每个模拟模块都具有更小且更高效的可编程封装。通过配置不同的模拟模块，可实现典型的数字任务，如信号分析和数据压缩，以及更复杂的任务，如特征提取、事件检测和分类，从而帮助ramp平台支持众多应用。
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ramp平台的模拟模块可以使用特定应用的算法进行重新编程，以分析来自多种传感器的原始模拟数据，例如用于工业振动监测的加速度计。传统预测性维护系统需要不间断处理数以千计的数据点来监控某些光谱峰值的变化趋势，而ramp则可以仅选择最重要的数据点进行采样，将振动的数据量压缩100倍，并极大的减少分析需要收集和传输的数据量。对永远在线应用而言，减少处理数据量是更容易部署电池供电型无线传感器系统的关键。
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