每刻深思邹天琦：感存算模拟芯片实现低功耗视觉手势识别

    日前，在2023松山湖中国IC创新高峰论坛上，每刻深思（Makesens）总经理邹天琦，介绍了公司的近传感模拟芯片架构，以及MKS低功耗感知芯片，邹天琦表示，模拟计算可以更高效解决复杂计算问题，从而更好的实现低功耗，低时延以及低成本。

    在语音和视觉等信号处理上，传统信号处理路径都是从模拟信号，到数模转换，再到数字处理，这种方式下模数转换存在计算效率低，功耗大等弊端，而以每刻深思为代表的模拟计算，可以通过在模拟领域进行特征提取和存内模拟计算，将部分数字信号处理任务进行预处理前置，从而精简了待处理的信息。此外，通过预处理，ADC无需常开，则可以进一步降低功耗。

    模拟计算可以突破数字芯片发展困境，因此未来有很大的发展空间。邹天琦表示，目前摩尔定律已接近极限，先进制程缺失，同时，冯诺依曼的传统存算分立式架构已经开始出现访存墙瓶颈，算力的成本也较高。这都给了模拟计算新的发展空间。

    每刻深思的模拟计算将内存计算推向了极致，直接在内存阵列内部进行计算。这可以通过将存储器元件用作可调谐电阻器，将输入作为电压提供，并将输出收集为电流来实现。这意味着可以使用模拟计算直接进行核心神经网络矩阵运算。 

    模拟计算一方面消除了内存数据移动，另外则是在向量运算时是并行计算，因此可以轻松实现高性能和高效率。

    存内计算可以控制数据在内存中的位置，而不是构建缓存层次结构，存内计算将计算添加至每个内存阵列中，可以最小化数据的搬运。

    基于这一理念，每刻深思推出了低功耗感知芯片，将手势交互计算任务从应用处理器卸载至其专用芯片中，实现了更低的功耗以及更小的算力需求，并且简化功能的添加。支持双手21个关键点坐标检测，支持自定义手势。其典型功耗为200mW，处理帧率大于60fps，准确率超过98%。