Analoge Programmierbarkeit

Wenn Sie sich den Erfolg des feldprogrammierbaren Gate-Arrays ansehen (FPGA) Bei der Erfassung einer Vielzahl von Designs, bei denen Flexibilität mehr zählt als der Volumenpreis, ist die Anziehungskraft, dasselbe für Analog zu tun, sehr sinnvoll.

Aber der analoge Cousin des FPGA hat sich eher einem Kampf gestellt.

Konzeptionell ist das feldprogrammierbare analoge Array (FPAA) nur wenig jünger als sein logisch orientierter großer Bruder: Die ersten Vorschläge von Forschern erschienen Ende der 1980er Jahre mit Arbeiten in zwei unabhängigen Gruppen, einer bei Caltech und einer bei der Universität von Südkalifornien. Seitdem wurde das Konzept kommerziell erprobt, jedoch mit gemischten Ergebnissen. Der bekannteste Befürworter war Anadigm, der Mitte der neunziger Jahre als Spin-out des Glasherstellers Pilkington begann, bevor er von Motorola übernommen und erneut als Unternehmen mit Sitz in der Nähe von Motorola ausgegliedert wurde Halbleiter Arizona Fabs des Unternehmens.

Für seine Teile wählte Anadigm ein geschaltetesKondensator Implementierung, bei der es sich bereits um eine Technik handelte, die beim Entwurf von ASICs verwendet wurde, um einem überwiegend digitalen Prozess kostengünstig analoge Funktionen hinzuzufügen. Das schnelle Ein- und Ausschalten kondensatorbasierter Schaltkreise ermöglicht den Aufbau Widerstand Netzwerke, die genauer als physikalische CMOS-Widerstände sind und verwendet werden können, solange die Signalbandbreite unter der Vermittlungsrate liegt. Das etwas jüngere Start-up Okika Technologies hat in ähnlicher Weise einen Schaltkondensator-Ansatz gewählt, um die Parameter von On-Chip-Verstärkermodulen und E / A-Zellen abzustimmen, die neben digitalen Nachschlagetabellen zur Steuerung bereitgestellt werden.

Ein zentrales Thema für Unternehmen, die FPAAs verkaufen, ist die Spannung zwischen dem Bedarf an geringer Größe und Flexibilität im Vergleich zu Kosten und Leistung in einer Umgebung, in der diskrete analoge Schaltkreise selbst mit hochspezifischen Funktionen reichlich vorhanden und häufig kostengünstig sind.

Andrea Riverso, Leiterin des Produktmanagements für Halbleiter beim Distributor Farnell, sagt, dass Benutzer, die schnelles Prototyping benötigen oder an Forschungsanwendungen arbeiten, wahrscheinlich mehr von programmierbar-analogen Teilen profitieren werden. Sobald eine Anforderung spezifisch wird, kann es kostengünstiger sein, eine festverdrahtete Implementierung zu entwickeln und dennoch ein gewisses Maß an Programmierbarkeit hinzuzufügen, möglicherweise durch Ein- und Ausschalten einiger Elemente Schaltung.

Eine wichtige Frage ist, wie viel Flexibilität vor Ort erforderlich ist. Eine FPAA kann sinnvoll sein, wenn unterschiedliche Sensoreingänge berücksichtigt und die Konditionierung ihrer Signale eingestellt werden müssen. Beispielsweise muss die Schnittstelle möglicherweise eine Vielzahl von Filtern implementieren, um mit verschiedenen Eingabetypen fertig zu werden. Dies ist jedoch eine Situation, in der die vollständige Programmierbarkeit möglicherweise nicht die kostengünstigste Option ist. Einige Anbieter haben mit Blick auf bestimmte Anwendungen entwickelt, die eine eingeschränktere Konfigurierbarkeit aufweisen.

FPAA-Beispiele

Ein Beispiel ist die SWIO-Produktlinie von Analog Devices, die On-Chip verwendet, manchmal mit Hilfe externer Passive, um eine Vielzahl von Sensorschnittstellen und -instrumenten zuzulassen, die mithilfe von 4-20-mA-Stromschleifen signalisieren, um Daten an ihren Digitalprozessor zu übertragen. Laut Analog ist die treibende Kraft für die SWIO-Produktlinie der Übergang zu Ethernet, den die industrielle Automatisierungsbranche durchläuft.

Einerseits versuchen Unternehmen, die ältere analoge Instrumente unterstützen müssen, die Anzahl der zu unterstützenden Plattformen zu reduzieren. Ein einziges Platinendesign, das die große Vielfalt an Sensorschnittstellen abdecken kann, könnte in Situationen, in denen Anbieter Dutzende verschiedener I/O-Kombinationen unterstützen müssen, Millionen von Dollar bei der Entwicklung einsparen. Ein zweiter Treiber ist die Ethernet-Umstellung selbst, die es Fabrikbesitzern ermöglicht, 4-20-mA-Instrumente an Ort und Stelle zu belassen, sie aber über das digitale Netzwerk mit Systemen kommunizieren zu lassen. Gerätehersteller können grundsätzlich eine einzige konfigurierbare Lösung bereitstellen Modulen die Umstellung zu unterstützen.

Die PIXI-Familie von Maxim Integrated wurde ursprünglich entwickelt, um die Leistungsverstärker in drahtlosen Transceiver-Designs vorzuspannen und so das Inventarproblem zu überwinden, das der Sektor mit der Vielzahl der weltweit verwendeten Funkbänder hat. Neben dedizierten Temperatursensoren verwenden Teile wie der MAX11300 Onchip-ADCs und -DACs, die über mehrere Kanäle gemultiplext werden, um unterschiedliche Spannungen zu messen und zu erzeugen.

Dialog HalbleiterDas GreenPak von bietet eine Kombination aus digitaler Sequenzierung und analoger Programmierbarkeit in Echtzeit mit der Bereitstellung von On-Chip-Operationsverstärkern und Rheostaten in Kombination mit digitalen Nachschlagetabellen. Die Teile sind so konzipiert, dass sie analoge Makrozellen aktivieren und deaktivieren können, sodass die analogen Schnittstellen nur dann aktiv sind und Strom beziehen, wenn sie benötigt werden. Der von Cypress Semiconductor, heute Teil von Infineon Technologies, entwickelte PSoC koppelt seine programmierbar-analogen Makrozellen an einen Mikrocontroller, um komplexere Steuerungsszenarien zu unterstützen.

Professorin Jennifer Hasler vom Georgia Institute of Technologie argumentiert, dass es trotz einiger numerischer Analysemethoden Funktionen gibt, die analoge Schaltkreise möglicherweise weitaus effizienter ausführen können

Systemdesign ändern

Ein Argument dafür, dass programmierbare Analoga endlich ausbrechen, ist weniger der Wunsch, das Inventar für Designs wie industrielle Sensoren zu reduzieren, als vielmehr eine Änderung des Systemdesigns, angeführt von der derzeit modischen Technologie des maschinellen Lernens. Die meisten Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden eine Art lineare Algebra für die numerische Analyse, sei es für den Gradientenabstieg in Neuronennetzwerken oder für eine andere Art der iterativen Optimierung.

Professor Jennifer Hasler vom Georgia Institute of Technology argumentiert, dass einige numerische Analysemethoden wie die Matrixfaktorisierung bei digitaler Hardware zwar viel einfacher sind, es jedoch Funktionen gibt, die analoge Schaltkreise möglicherweise weitaus effizienter ausführen können. Sie umfassen Optimierung und Differenzierung. Frühe analoge Computer wurden aufgefordert, diese Aufgaben zu erledigen, um Regelkreise ohne schnelle digitale Computer zu handhaben.

Obwohl die digitale Logik für die meisten Jobs immer noch einen Vorteil in Bezug auf Geschwindigkeit und Dichte hat, hat das analoge Rechnen das Potenzial, zumindest in Bezug auf die richtigen Jobs hinsichtlich der Energieeffizienz einen Sprung nach vorne zu machen. In einem Experiment von Haslers Gruppe war eine FPAA in der Lage, Befehlswörter in der Sprache zu erkennen, wobei nur 1 µJ pro Inferenz oder etwa tausendmal weniger als bei ähnlichen digitalen Implementierungen benötigt wurden. Die FPAA implementierte eine Reihe von Bandpassfiltern, die zur Merkmalsextraktion verwendet wurden und in einen einfachen Algorithmus für maschinelles Lernen eingespeist wurden, der auf einem analogen Matrixmultiplikator und einem Winner-Take-All-Klassifikator basierte, der spektrale Eingaben in einige ausgewählte Symbole umwandelte.

In der dritten Generation begann die RASP-Arbeit von Georgia Tech als Teilschaltungsblöcke, die auf unterschiedliche Weise unter Verwendung der Kapazität auf andere Weise als die Implementierungen mit geschalteten Kondensatoren kombiniert werden konnten. Hier befindet sich die ausgenutzte Kapazität in den Floating Gates von Transistoren, die für den nichtflüchtigen Speicher entwickelt wurden. Diese sind für FPGAs nicht neu. Die Geräte von Microsemi haben diese Technologie für einige genutzt, obwohl die meisten anderen FPGAs SRAM-Zellen verwenden, um die Verbindungen zwischen konfigurierbaren Elementen sowie die Einträge in ihren Kern-Nachschlagetabellen zu programmieren, können jedoch nur digitale Werte zuverlässig speichern. Floating-Gate-Schalter hingegen können analoge Werte halten, allerdings mit begrenzter Auflösung und Genauigkeit.

Die neueste Form der Georgia Tech-Arbeit implementiert 600,000 programmierbare Parameter unter Verwendung eines relativ alten 350-nm-CMOS-Prozesses. Die schwebenden Gates können doppelte Aufgaben erfüllen, da viele von ihnen in der Routing-Struktur verwendet werden, aber so programmiert werden können, dass sie teilweise eingeschaltet sind, und so die Signalpegel anpassen, die Zielblöcke erreichen. Ähnlich wie bei analogen KI-Geräten wie den von Mythic verwendeten, ermöglicht die analoge Natur der Verbindungsmatrix, Aufgaben wie die Matrixmultiplikation auszuführen, indem einfach Eingangssignale an Kreuzungspunkten gemischt werden.

Start Aspinity hat einen expliziteren Ansatz für die Anwendung analoger Schaltkreise auf maschinelles Lernen gewählt. Sein RAMP-Gerät verwendet analoge Schaltungen, die im Unterschwellenbereich arbeiten, um Energie zu sparen, mit dem Ziel, neuromorphe Funktionen zu implementieren. Während sich die Mythic-Architektur ausschließlich auf die analoge Matrixarithmetik konzentriert, enthalten die Aspinity AnalogML-Kerne Schnittstellenfunktionen zum Verbinden mit Sensoren und anderen Eingabegeräten und Blöcken, die für die Merkmalsextraktion konfiguriert werden können, bevor die Ergebnisse an einen Inferenzkern übergeben werden.

Etwa drei Jahrzehnte nach den ersten vorgeschlagenen FPAAs wird die Programmierbarkeit immer analoger. Eine Kombination aus industrieller Renovierung und der Einführung von maschinellem Lernen in Geräten mit geringem Stromverbrauch kann es in den Mainstream drängen, da dynamische Flexibilität immer wichtiger wird.