Selon cnx-software, le coprocesseur Edge AI BrainChip AKD1500 se distingue par son incroyable efficacité, capable de fournir jusqu’à 800 GOPS avec une consommation d’énergie de seulement 300 mW. Cette caractéristique en fait un choix idéal pour des dispositifs portables et des capteurs IoT alimentés par batterie.
AKD1500 : 800 GOPS et un traitement AI supérieur au AKD1000
Le BrainChip AKD1500 tire parti d’une technologie neuromorphique basée sur les événements, similaire à celle de son prédécesseur AKD1000. Ce coprocesseur utilise des réseaux neuronaux à spikes (SNN) permettant des inférences en temps réel, bien plus efficaces que les puces d’IA classiques. Parmi ses principales innovations, on note la connexion via des interfaces PCIe et SPI, permettant au AKD1500 de se connecter à une large variété d’hôtes. Cela englobe aussi bien des processeurs d’application fonctionnant sous Linux que des microcontrôleurs avec des ressources plus limitées, tels que les architectures x86, Arm ou RISC-V.
250 mW à 400 MHz : la puissance et l’efficacité d’Akida
Le système AKD1500 est construit autour du tissu neuronal Akida, fonctionnant à une fréquence de 5 à 400 MHz. Il est capable de réaliser jusqu’à 800 GOPS avec une consommation énergétique de moins de 1 mW par GOPS. En plus de ses performances, il propose des capacités d’apprentissage locales, permettant une personnalisation des applications sans nécessiter de connexion au Cloud. Ce coprocesseur est doté d’un complexe de conversion intégré, d’une mémoire locale de 1 Mo, et propose une extension de la mémoire via une interface SPI qui peut également être utilisée pour des capteurs.
Le format de l’AKD1500 est compact, avec un boîtier MFCTFBGA169 de dimension 7 × 7 mm et un pas de 0,5 mm. Il est fabriqué avec une technologie CMOS FD-SOI de 22 nm par GlobalFoundries, garantissant ainsi des améliorations en densité et en performances. Les interfaces d’hôte disponibles incluent un point de terminaison PCIe Gen2 et un périphérique SPI, facilitant l’intégration dans divers systèmes.
Le coprocesseur AKD1500 utilise le logiciel MetaTF de BrainChip, et supporte des frameworks d’IA largement adoptés tels que TensorFlow/Keras et ONNX/Pytorch. Les développeurs ont la possibilité d’employer des SDK pour microcontrôleurs, comme Edge Impulse ou DeGirum, afin de compiler et d’optimiser les modèles pour l’AKD1500. Bien qu’il existe une documentation limitée sur le site du développeur, l’accès se fait via une inscription gratuite par e-mail.
Les usages potentiels du AKD1500 incluent des systèmes d’apprentissage personnalisés en Edge AI, des systèmes de vision pour véhicules autonomes, des applications robotiques, des drones, des systèmes de vidéosurveillance, et dans le domaine de l’IoT industriel pour la maintenance prédictive ainsi que dans les appareils domotiques tels que les haut-parleurs intelligents.
Actuellement, les échantillons du BrainChip AKD1500 sont disponibles, avec une mise en production attendue pour le troisième trimestre de 2026. Des clients tels que Parsons, Bascom Hunter et Onsor Technologies sont déjà engagés dans le développement d’applications basées sur ce coprocesseur, visant des domaines médical et de défense. Pour plus d’informations, les intéressés peuvent consulter la page dédiée aux produits ainsi que le communiqué de presse associé.