Souhrn
Společnost BrainChip představila nový Edge AI koprocesor AKD1500, který využívá neuromorfní technologii založenou na spiking neural networks (SNN). Čip dosahuje výkonu až 800 GOPS při spotřebě kolem 300 mW, což jej činí vhodným pro bateriová nositelná zařízení a senzory IoT. Díky rozhraním PCIe a SPI lze čip snadno integrovat s různými hostitelskými procesory.
Klíčové body
- Výkon až 800 GOPS při spotřebě pod 1 mW/GOPS
- Podpora rozhraní PCIe Gen2 a SPI pro širokou kompatibilitu
- On-device learning bez nutnosti připojení ke cloudu
- Výroba v 22nm FD-SOI procesu od GlobalFoundries
- Kompatibilita s běžnými AI frameworky přes MetaTF a MCU SDK
Podrobnosti
AKD1500 je postaven na Akida Neuron Fabric, která pracuje v rozsahu taktovacích frekvencí 5 až 400 MHz. Čip obsahuje 1 MB lokální paměti a podporuje rozšíření paměti přes SPI D/Q/O rozhraní, které lze zároveň využít pro připojení senzorů. Výrobní technologie 22 nm FD-SOI od GlobalFoundries přispívá k nízké spotřebě a teplotní stabilitě. Díky rozhraním PCIe a SPI lze AKD1500 připojit k různým hostitelským platformám – od plnohodnotných aplikací běžících na Linuxu až po mikrořadiče s architekturami x86, Arm nebo RISC-V. Pro vývojáře je k dispozici software MetaTF, který umožňuje převod modelů z TensorFlow/Keras nebo ONNX/PyTorch do formátu optimalizovaného pro AKD1500. Alternativně lze využít platformy jako Edge Impulse nebo DeGirum.
Proč je to důležité
Tento čip představuje významný krok směrem k decentralizovanému AI zpracování přímo na zařízení, což snižuje latenci, zvyšuje soukromí a prodlužuje životnost baterie. Neuromorfní architektura založená na SNN je přirozeně úspornější než tradiční CNN nebo transformerové modely běžící na GPU nebo NPU. Pro průmysl IoT a nositelné technologie to znamená možnost implementovat personalizované AI funkce – například adaptivní monitorování zdraví nebo chování uživatele – bez nutnosti odesílat citlivá data do cloudu. BrainChip tím posiluje svou pozici v segmentu ultraúsporných AI akcelerátorů, který je klíčový pro budoucí autonomní a bezpečné Edge systémy.
Zdroj: 📰 CNX Software
| 