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，这样的形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，能够最终靠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，则能更加进一步降低功耗。

  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慢慢的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。这能够最终靠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。这在某种程度上预示着能够正常的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，因此能轻轻松松实现高性能和高效率。

  存内计算能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%。关键字：引用地址：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

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