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知存科技的存算一体芯片WTM2101四大主要优势特点

2022-03-10 我爱音频网 阅读:
知存科技旗下国际首个存算一体SoC芯片WTM2101正式量产即将推向市场

知存科技WTM2101芯片的正式量产并推向市场,有利于增强存算一体SoC芯片与智能穿戴领域优质企业的连接,大力推动智能穿戴行业创新和发展。下面我们一起来看看这款芯片的具体信息~otfednc

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知存科技WTM2101芯片特点otfednc

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芯片型号:WTM2101otfednc

芯片类型:超低功耗AI SOC芯片otfednc

应用: 智能语音和智能健康otfednc

封装:WLCSP(2.6x3.2mm²)otfednc

功耗:5uA-3mAotfednc

AI算力:50Gopsotfednc

最大模型参数:1.8Motfednc

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知存科技WTM2101芯片具备四大主要优势特点:otfednc

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经过四年的研发,知存科技实现了存算一体中最高效的存内计算技术(知存MemCore技术)。基于此项技术,WTM2101的AI算力高达50Gops,相较于可穿戴设备现有芯片在AI算力上有数十倍到百倍的提升。知存科技的存算一体模块基于高密度非易失性存储器,8-bit量化的深度学习算法参数量支持高达1.8M个,可同时运行2-3个高性能模型。otfednc

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1、基于存算一体技术,实现NN VAD和上百条语音命令词识别otfednc

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离线语音唤醒与识别技术已经在智能家居和智能音箱中被广泛应用。AI语音识别率与误唤醒率的平衡一直是一个挑战,一般需要满足24小时下误唤醒不超过1次的同时,噪声环境下识别率超过95%。这对算法模型和算力都有很高的需求,只能在音箱、白电和移动终端中大批量使用。otfednc

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WTM2101的存内计算技术在运行同样的高算力AI算法情况下,可将功耗降低数十倍到微安级别,让仅有数十毫安时电池的可穿戴设备同样能够拥有语音唤醒和识别能力。而且,WTM2101可以运行全音素算法模型,不仅唤醒功耗低,即使是免唤醒的数百个命令词识别,整体功耗也低于1mA。otfednc

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2、超低功耗实现NN环境降噪算法、健康监测与分析算法otfednc

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当前TWS多数采用基于传统算法的双麦或者三麦ENC来进行人声增强。这类降噪算法可以定向和定点拾取声音,从而消减掉其他方向的声音,实现降噪效果。但是缺点也较为明显:传统降噪算法在通过相位实现定向拾音时,对人声有一定的损伤,声音较为沉闷;不能有效减少和人声来源同一方向的噪音;无法在高噪音环境中起到明显作用,如地铁、高铁、咖啡厅、马路等环境。基于NN(神经网络)的环境降噪算法普适性更强,可以直接分析采集的音频,通过深度学习的特性分离人声和噪音,提高信噪比降低环境噪音,同时很好的保留人声。otfednc

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NN环境降噪既可以单独工作(仅用一个麦克风,无需针对硬件结构定制调休和测试),有效降低各种环境背景噪音,也可以与双麦或者三麦ENC算法共同工作,起到完美的降噪效果。值得一提的是,NN环境降噪算法的效果与算力正相关,当前高算力的算法需要ARM A53以上的计算平台才能运行,无法运行在可穿戴设备和TWS上。而WTM2101完美地解决了这个问题,针对不同的需求,WTM2101的存内计算单元可以运行几十Mops到几Gops的不同NN降噪算法,功耗仅在1mA到3mA之间。otfednc

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健康实时监测是未来可穿戴设备的一个主要发展方向。基于深度学习的血压、运动心率、疾病风险预测都已经有很好的临床应用,受限于算力问题,这些算法目前运行在移动端(需要装APP)或者云端,无法起到实时监控的作用。针对这一需求,知存科技与医疗和健康领域的专业机构深度合作,将算法移植到WTM2101芯片中,实现超低功耗实时监控。otfednc

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3、典型应用场景下,工作功耗均在微瓦级别otfednc

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WTM2101上的存内计算核集成了180万个非易失性存储计算单元,嵌入算法之后最大可并行完成近百万个8-bit乘加法计算(并行度高于DSP芯片数万倍),可瞬时爆发平板级别的AI算力。同时得益于非易失特性,存内计算核即使在断电状态下也不会丢失算法数据。因此存内计算核可以高速在峰值计算和断电状态中随机切换,既实现了高算力,也实现了超低功耗。otfednc

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4、采用极小封装尺寸otfednc

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针对于TWS和可穿戴设备,WTM2101提供了WLCSP的2.6x3.2mm²极小封装,可采用I2C/I2S/SPI/UART等多种接口中任意一种或者几种进行数据通信和控制。同时针对音频输入,WTM2101也提供Analog和PDM编解码以及旁路输出,方便系统集成和拓展声音信道。otfednc

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WTM2101芯片架构otfednc

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知存科技WTM2101片内包含 Timer、WDT、RTC、VAD 以及电源管理(PMU)等功能模块;外围接口上,具备多种常见外围接口,包括UART、SPI、I2C、I2S、PWM 以及 GPIO。加上 WTM2101 采用 WLCSP 极小封装,非常适合小体积、功耗要求苛刻的离线语音识别产品。otfednc

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WTM2101芯片超高算力与超低功耗远超现有解决方案,具有极强产品竞争力。otfednc

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WTM2101是知存科技推出的国际首个存算一体的SoC芯片,集成了知存科技基于存内计算技术(Computing-in-flash)实现的 AI 加速器 (NPU)与Risc-V CPU,可以在极低功耗下实现 AI 神经网络的推理计算,算力对比现有可穿戴计算引擎提高数十倍。特别适合可穿戴设备中的智能语音和智能健康服务。目前,WTM2101已完成批量生产,本月在海外多个国家同步发布了量产新闻,将正式推向市场。otfednc

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关于知存科技otfednc

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知存科技是国际领先的存算一体芯片企业,创立于2017年,专注存内计算芯片领域,创新使用Flash存储器完成神经网络的储存和运算,解决AI的存储墙问题,提高运算效率,降低成本。研发核心团队由王绍迪博士与郭昕婕博士联合多位国际顶尖学者、芯片专家组建,平均拥有10年以上产业工作经验,是国际领先的存算一体及芯片技术团队。otfednc

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WTM2101芯片是该团队继国际首个存算一体加速器WTM1001后,研发成功的国际首个存算一体SoC芯片,集成了知存科技基于存算一体技术(Computing-in-flash)实现的AI加速器 (NPU),可使用微瓦到毫瓦级功耗完成大规模深度学习运算,采用极小封装尺寸,不仅如此,还具备实现NN VAD和上百条语音命令词识别、超低功耗实现NN环境降噪算法、健康监测与分析算法的优势,特别适合可穿戴设备中的智能语音和智能健康服务。目前WTM2101已完成批量生产,将正式推向市场。otfednc

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截止发稿前,知存科技已完成B1轮融资,累计融资6亿元。未来,知存科技将继续专注存内计算芯片领域,引领存内计算产业化。知存科技将携这款颠覆性芯片WTM2101亮相【2022(春季)亚洲智能穿戴展】,想要了解更多关于芯片WTM2101信息的伙伴,可前往展会参观交流。otfednc

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更多关于知存科技的信息请访问知存科技官网:http://www.witintech.com/otfednc

 责编:胡安otfednc

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