用于边缘AI现场时间序列分析的八通道直连模拟传感器融合核心

《IEEE Journal of Solid-State Circuits》：An Eight-Channel Direct Analog Sensor Fusion Core for On-the-Spot Time-Series Analysis in Edge AI

　　

摘要：

对多通道传感器信号进行时间序列分析对于广泛的AI应用领域至关重要，例如交通出行、机器人和基础设施监测等领域。边端设备采集数据后进行云端分析面临着高延迟和高功耗的问题。本文提出了一种面向边缘AI的传感器融合架构，该架构通过对八通道模拟传感器信号进行时域处理来执行模拟乘累加运算，从而直接提取超维度数字特征，即直接模拟传感器融合（DASF）。该系统完全去除了通用模数转换器（ADC），显著节省了能源和延迟，以实现即时的边缘AI响应。基于28nm CMOS工艺的概念验证系统仅在0 °C至70 °C的温度范围及片间偏差条件下表现出仅2.5%的乘累加满量程误差，并实现了μW的保持功耗和591.5 TOPS/W的归一化能效，较先前工作提升了17.6%。该研究所提出的稀疏编码全数字储库在三个时间序列分析任务中进行了评估，分别达到了98.26%、95.9%和98.11%的准确率。