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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能眼镜中的端侧AI推理.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能眼镜中的端侧AI推理
摘要
智能眼镜需要在极小的体积和功耗预算内实现实时AI推理，支持语音交互、图像识别和导航等功能。本文基于存算一体芯片在智能眼镜中的部署方案，分析了端侧AI推理对芯片功耗、体积和算力的极端约束。通过采用存算一体架构，将AI推理的功耗降低至传统方案的1/10，芯片封装尺寸压缩至5mm×5mm以内，支持智能眼镜的轻薄化设计。在语音唤醒、物体识别和实时翻译等典型应用中，芯片功耗仅为0.5W，满足全天候佩戴的需求。
一、智能眼镜的芯片约束
1.1 功耗约束
智能眼镜的电池容量通常为200-500mAh，芯片的典型功耗必须低于1W，否则无法支持数小时的使用时长。传统手机SoC的功耗通常在3-5W，无法满足智能眼镜的需求。
1.2 体积约束
智能眼镜的镜腿空间极为有限，芯片封装尺寸必须小于5mm×5mm，厚度小于1mm。传统GPU芯片的封装尺寸通常在15mm×15mm以上，无法集成到智能眼镜中。
二、存算一体芯片设计
2.1 超低功耗架构
芯片采用存算一体架构，在模拟域完成AI计算，避免了ADC转换和数据搬运的功耗。芯片的典型功耗为0.5W，在待机状态下功耗降至0.01W。支持语音唤醒、物体识别和实时翻译三种AI功能的同时运行。
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