跟着信息时代的蓬勃发展，智能体系的高度集成性与强壮信息处理才能，使其大范围的应用于民用和军用范畴。其间，多种传感和处理模块的集成继续不断的添加了智能体系的全体功耗。一起，跟着更多功用需求的添加，智能体系要处理的数据量也随之添加。因而，怎样来操控智能体系的功耗问题变得益发严峻。

  为了满意上述智能体系下降功耗的需求，可运用专用集成电路(ASIC)的来替代传统的通用集成电路。与批量生产的通用集成电路比较，ASIC具有体积更小、功耗更低、可靠性更高、功能更高、机密性更高以及本钱更低的长处。ASIC规划大致上能够分为数字信号处理(DSP)和模仿信号处理(ASP)两种类型。关于DSP，根据神经网络的处理单元(NPU)数字加速器是进步处理功率的常见挑选。可是，跟着传感器数据吞吐量的添加，根据NPU的数字加速器依然遭受高功耗的困扰。智能体系的时钟在核算时无法平衡体系能效和全体功耗。与DSP比较，ASP愈加节能。ASP不依赖体系时钟的上升沿或下降沿来触发，能够每时每刻处理传入的传感信号。这种处理包含在模仿端直接将原始信号相乘和相加等运算操作，然后再将模仿特征值传递至模数转换器(ADC)。

  据麦姆斯咨询报导，近期，华东师范大学通讯与电子工程学院吴幸教授与清华大学乔飞副研讨员、华南师范大学李昕明研讨员协作，经过组合柔性二维(2D)资料和模仿核算芯片，开发了一款根据定制ASIC芯片规划的低功耗柔性智能手势辨认体系(Analog Sensing and Computing Systems with Low Power Consumption for Gesture Recognition)。该效果在线发表于本范畴重要期刊Advanced Intelligent Systems。在此项工作中，吴幸教授课题组成员运用带有石墨烯填充物的压敏海绵传感器，制备了一种柔性手套，该手套可用于检测和辨认不同的手势。一起，为了消除体系时钟带来的功耗，提出了一种选用近传感器处理架构的新式模仿核算定制ASIC芯片。它经过模仿电路完成了二进制神经网络算法，并在硬件等级完成了对传输信号的辨认。该ASIC芯片具有低于1.8 mW的低功耗，用于高压感应资料拼装的手套能够辨认包含阿拉伯数字0~9在内的哑语手势，辨认率高达98.5%。此项研讨工作为智能可穿戴电子范畴中超低功耗定制智能芯片的发展前途供给了全新方向。

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