В ноябре 2025 года был опубликован материал о сопроцессоре Edge AI Brainchip AKD1500 PCIe/SPI , предназначенном для энергоэффективных систем и обеспечивающем до 800 GOPS при потребляемой мощности всего 300 мВт.
В последние месяцы компания выпустила несколько аппаратных платформ на базе ADK1500. В конце июля Brainchip представила плату разработки AKD1500 M.2 B+M Key за 129 долларов, вскоре после этого, в августе, последовал модуль BrainBoard 1500 за 99 долларов, а несколько дней назад компания начала продажи платы разработки AKD1500 PCIe за 149 долларов.
Плата разработки Brainchip AKD1500 M.2 B+M Key
Характеристики:
- Ускоритель ИИ – нейроморфный сопроцессор AKD1500
- Akida Neuron Fabric с тактовой частотой от 5 до 400 МГц
- 1 МБ локальной памяти на кристалле
- 800 GOPS при мощности менее 300 мВт
- Адаптивное обучение на кристалле, облако не требуется
- Корпус – 7×7 мм, корпус MFCTFBGA169, шаг выводов 0,5 мм
- Техпроцесс – 22-нм технологический процесс FD-SOI CMOS для цифровой логики
- Интерфейс хоста – краевой разъем B+M Key для подключения к хосту по PCIe или SPI
- Разное – безвентиляторная конструкция
- Энергопотребление – 250 мВт (типичное) при 400 МГц
- Габариты – модуль M.2 2230
- Диапазон температур – 0 – 70°C
Модуль M.2 работает с Raspberry Pi 5 с использованием M.2 HAT, а также с другими совместимыми хост-устройствами.
Модуль BrainBoard 1500
Характеристики BrainBoard:
- Ускоритель ИИ – нейроморфный сопроцессор AKD1500
- Память – 4 МБ флеш-памяти для развертывания моделей, совместимых с Akida (8 МБ по запросу)
- Интерфейс хоста – SPI / QSPI до 60 МГц, I2C для конфигурации через сквозные и кастелированные отверстия
- Профилирование энергопотребления – встроенный двухканальный монитор энергопотребления для измерения инференса в реальном времени
- Разное
- Красно-зеленые светодиоды питания
- Синий светодиод сквозного обмена
- Подтягивающие резисторы I2C и выбор адреса через перемычки 0603
- Безвентиляторная конструкция
- Питание – от 3,0 до 5 В постоянного тока
- Энергопотребление – AKD1500 в режиме сна – до мВт, AKD1500 в выключенном состоянии – до 37 мкВт
- Габариты – 22.86 x 22.86 мм ( Arduino Nicla -совместимое посадочное место)
BrainBoard 1500 лучше всего работает с платами Arduino Nicla Vision и Arduino Nicla Sense ME . В документации также упоминается вспомогательная плата BB15 Nicla, OpenMV AE3 плата-адаптер, и плата-адаптер Seeed Studio Seeeduino, но подробности о последних трех найти не удалось.
плата разработки AKD1500 PCIe
Спецификации:
- ИИ-ускоритель – нейроморфный сопроцессор AKD1500
- Интерфейс хоста – краевой разъем PCIe 2.0 x1
- USB – порт Micro USB (недокументирован, но, вероятно, предназначен для отладки)
- Разное – безвентиляторная конструкция
- Энергопотребление – 250 мВт типично при 400 МГц
- Габариты/форм-фактор – стандартная плата PCIe
- Диапазон температур – 0 – 70°C
Поддержка программного обеспечения и доступность
Плата разработки AKD1500 M.2 и PCIe следует тем же путём разработки, что и более ранние платы разработки AKD1000 M.2/PCIe . Они работают на хостах Linux (Debian/Ubuntu), и после установки драйверов , создание, обучение и тестирование нейронных сетей осуществляется через среду разработки MetaTF . Поддерживает TensorFlow и Keras для разработки и обучения нейронных сетей, а также включает коллекцию предобученных моделей и инструменты для преобразования моделей CNN в модели SNN.
BrainBoard 1500 немного отличается, поскольку его рабочий процесс разработки повторяет таковой для микроконтроллерных плат Arduino Nicla. Neuromorphyx предоставляет библиотеку BB15 Arduino с открытым исходным кодом, примеры скетчей для Nicla Vision и Nicla Sense, а также рабочий процесс прошивки модели на GitHub .
Можно получить доступ к документации и приобрести платы разработки AKD1500 PCIe и M.2, модуль BrainBoard 1500 или набор из 5 чипов AKD1500 ($199.99) в магазине Brainchip .
Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.