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TWS耳機迎來新機會,高算力、低功耗的存算一體技術潛力大

Monika觀察 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:莫婷婷 ? 2022-10-14 09:27 ? 次閱讀
電子發燒友網報道(文/莫婷婷)TWS耳機4.0時代,品牌廠商市場份額競爭進入關鍵階段,聲學器件及架構的優化,音質效果的創新等被頻頻提及。由于更多功能的疊加,TWS耳機主控芯片的AI算力不斷提升,低功耗要求也越來越高,各方面的高要求也迫使品牌廠商不得不提升競爭優勢。

2022年,TWS耳機廠商在一種新型計算架構中找到突破口——存算一體。與傳統馮諾依曼架構相比,基于存算一體架構的存算一體芯片在功耗和計算效率等方面有著巨大的潛力。

但也不是所有的TWS耳機都需要用到存算一體芯片,“客戶在選擇時會考慮自己的產品定位,包括需不需要差異化的功能、性能升級等等,用存算一體芯片最明顯的優勢是可以實現產品更多新的功能。”知存科技創始人兼CEO王紹迪在接受電子發燒友網采訪時表示,“如果為了降低成本犧牲性能,客戶就不會去考慮存算一體芯片。”
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知存科技創始人兼CEO王紹迪

多位業內人士表示,未來TWS耳機市場將呈現高性能產品和低價產品兩極分化。由此來看,存算一體芯片在現階段不會是“標配”,而是品牌廠商實現差異化的另一張王牌。


TWS耳機性能、續航可兼得,存算一體芯片帶來性能提升新方案

存算一體是使用存儲器的本征能力完成計算功能,而不是簡單的把計算單元嵌入存儲器中。以新的存算一體運算架構進行二維和三維矩陣乘法/加法運算。根據運算方式的不同,可以分為數字計算和模擬計算。其中又根據存儲器類型的不同有所差別,數字計算以SRAM等易失性存儲器為主,模擬計算一般采用Flash和RRAM等非易失性存儲器。

當下,憶阻器、SRAM、FLASH等不同的技術方向都有國產企業布局。例如,阿里平頭哥是基于DRAM的3D鍵合堆疊;知存科技專注存內計算芯片領域,基于Flash存儲器方向進行研究;蘋芯科技基于 SRAM做存內計算加速器;閃億半導體是基于憶阻器PLRAM等等。

就在2022年年初,知存科技自主研發的存算一體SoC芯片WTM2101正式量產。官方介紹,這是國際上量產的首個存算一體SoC芯片,也是旗下第二款商用存內計算產品,在今年3月份推向市場。但是整體來看,國內存算一體行業還處于早期的發展階段,僅有局部小規模量產。
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圖:知存科技WTM2101芯片

那么,在市場還未正式起量之前,存算一體芯片在可穿戴設備市場有哪些機會,又能給TWS耳機帶來哪些性能優勢?

目前已有TWS耳機支持語音喚醒功能,例如漫步者在2020年推出的首款支持本地命令詞語音喚醒TWS耳機 Enjoy5,小米也曾推出支持本地語音控制的TWS耳機Air 2、Air 2 Pro等,其中Air 2 Pro的智能語音功能需要配合小愛同學進行使用;另外還有紫優科技推出的Eoy云耳機等等,越來越多的增加云端的語音控制的功能。

王紹迪向電子發燒友網表示,其實存算一體芯片解決的主要算力需求還不是針對語音喚醒功能的,語音喚醒的算力一般都是在10Mops或者20Mops左右級別,這種相對較低的算力情況下,主芯片、DSP芯片都可以跑到。而知存科技的WTM2101芯片一般都針對千兆ops以上的算力,例如TWS耳機、對講機、助聽器等需要用到人聲增強、降噪、抗嘯叫算法時產生的算力,而DSP核在算力和功耗上都無法滿足要求。由此來看,針對高算力的應用場景才能發揮存算一體芯片最大的優勢。

除了功能疊加,還有性能的突破。值得關注的是,蘋果和華為兩大廠商在今年下半年推出的產品都在音質上實現較大的升級。今年9月,蘋果發布全新一代AirPods Pro,搭載H2芯片,算力暴漲,可以應對各種突發噪聲做到自適應降噪,降噪性能是上代兩倍,并且支持無損48kHz音頻。同樣,華為今年7月推出的FreeBuds Pro 2,采用了基于AI技術的音頻編碼標準,加上華為自研L2HC 音頻編碼技術,實現了FreeBuds Pro 2音質的全方位體驗升級。

隨著AI等大數據應用的興起,各種功能、性能的疊加大大增加了TWS耳機的功耗,如何在提升性能的同時還能保證續航,一直是品牌廠商所關注的方向。

存算一體芯片的出現恰好給出了答案。據了解,存內計算技術原理基于歐姆定律,矩陣乘法效率提高50-100倍。“存算一體最大的優勢就是矩陣乘法運算,并且是適合AI計算的,所以對于穿戴來說,存算一體提供了能在低功耗下運行很大算力的AI算法。像這種算力,一般常規芯片的功耗都是在50mA到100mA之間,但是存算一體可以把功耗降低到1mA。”王紹迪提到,這也是使用存算一體芯片的可穿戴設備可以提供大算力的主要原因。

存算一體主要的功能點還在于低延時,可以在實時通訊設備里邊做聲音增強、通話降噪、聲音美化、人聲增強等,這些都可以通過AI算法完成,但是實時的聲音處理需要很高的算力,語音喚醒只是其中的附加功能,占比相對較小。此外,存算一體還可以在可穿戴和醫療設備中完成實時的健康信號監測、運動姿態識別、手勢識別、心腦血管和呼吸類疾病有關早篩。


不止于可穿戴領域,存算一體在高算力場景深藏潛力

在技術創新以及市場需求的雙雙驅動下,存算一體芯片逐漸找到落地市場。從現階段來看,TWS耳機、健康類智能手表、智能頭戴、醫療設備以及其他小型電子產品會率先成為落地市場,例如知存科技的WTM2101就是針對可穿戴設備市場以及其他低功耗的智能終端,其中大部分都是針對電池驅動的設備。

對此,王紹迪認為存算一體作為新技術,其發展過程類似于存儲器。他舉了一個例子:例如20多年前的存儲器,尤其是閃存市場,最早就是從MP3等消費電子開始做起的,現在已經做到企業級服務器。存算一體芯片的市場發展階段也會有所類似。在技術的發展過程中,閃存從MB級到TB級,容量的提升基本是在百萬倍左右。業內人士預測,存算一體芯片容量也會從MB級到GB級以上,算力提升的空間也是超過萬倍的級別。

知存科技的發展歷程也映射出存算一體技術的不斷突破。知存科技成立于2017年,王紹迪回憶,公司成立了5年,但是距離做第一次存算一體投片至今已有10年。經過不斷地打磨、嘗試,知存科技在2019年推出一個試驗型產品,算力只有現在芯片的五分之一。而現在的WTM2101的AI算力可以達到50Gops,功耗為5uA-3mA,可使用sub-mW級功耗完成大規模深度學習運算,“它比我們上一代芯片的算力提高了5倍,功耗卻更低了。下一代芯片應該還有數百倍的算力提升。”值得一提的是,目前已有基于WTM2101芯片的相關產品實現量產,預計芯片年銷量可達百萬。

“在推出產品之前,我們做了很多次流片迭代,把可靠性和量產性調整到產品級之后才開始量產。我們量產后也在持續不斷進行技術研發,不斷迭代存算一體芯片。”王紹迪表示。談及未來的產品規劃,他提到,預計明年、后年在可穿戴設備領域還會推出兩款產品,和現在的WTM2101形成優勢互補。

隨著芯片算力、性能的提升,存算一體芯片將不只是應用在可穿戴領域,而是會應用在其他性能需求更高,甚至比智能手機上的NPU算力還要高出很多倍的消費電子中。隨著產品越來越成熟,相應的市場也會越來越大。

對于存算一體芯片未來的應用領域,王紹迪認為整個存算一體市場還有5到7年的發展成熟期,未來3到5年,端側、邊緣側是主要的應用場景,包括穿戴設備、VR/AR、機器人自動駕駛等應用領域;但是在5年之后,存算一體的主要推動點就是技術成熟度,另外一個是生態,還有工具鏈和開發框架都可以做的相對成熟,這種就可以進入到更通用的計算場景當中。此外,在通信技術領域利用存算一體也可以幫助很多場景實現成本、功耗大幅度降低。


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