BrainChip AKD1500 เป็นโคโปรเซสเซอร์ Edge AI ประสิทธิภาพสูง ใช้พลังงานเพียง 300 mW แต่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 800 GOPS เหมาะสำหรับอุปกรณ์สวมใส่และเซนเซอร์ IoT ที่ใช้แบตเตอรี่
อุปกรณ์นี้ใช้เทคโนโลยี neuromorphic แบบเหตุการณ์ เหมือนรุ่น AKD1000 โดยใช้ spiking neural networks (SNN) เพื่อประมวลผลแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพกว่าชิป AI แบบเดิมมาก จุดเด่นรุ่นใหม่คือรองรับทั้ง PCIe และ SPI ทำให้ใช้งานร่วมกับโฮสต์ได้หลากหลาย ตั้งแต่โปรเซสเซอร์ Linux ไปจนถึงไมโครคอนโทรลเลอร์ประสิทธิภาพต่ำ ไม่ว่าจะเป็นสถาปัตยกรรม x86, Arm หรือ RISC-V
คุณสมบัติและสเปกเด่นของ BrainChip AKD1500:
- Akida Neuron Fabric
- ทำงานที่ความถี่ 5 ถึง 400 MHz
- ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 800 GOPS ที่ใช้พลังงานน้อยกว่า 1 mW ต่อ GOPS
- รองรับการเรียนรู้บนอุปกรณ์ (On-device learning) เพื่อการปรับแต่งการทำงานอย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือการฝึกใหม่
- มีชุดแปลงสัญญาณในตัว (On-Chip Conversion Complex)
- หน่วยความจำ/สตอเรจ
- หน่วยความจำภายใน 1MB
- อินเทอร์เฟซขยายหน่วยความจำ SPI D/Q/O (ใช้ต่อกับเซนเซอร์ได้ด้วย)
- อินเทอร์เฟซเชื่อมต่อโฮสต์
- PCIe Gen2 (โหมด Endpoint)
- SPI S/D/Q/O (โหมด Peripheral)
- การใช้พลังงาน – ประมาณ 250 mW ที่ 400 MHz
- ขนาดแพ็กเกจ – 7×7 มม. MFCTFBGA169 ระยะพิช 0.5 มม.
- เทคโนโลยีกระบวนการผลิต – GlobalFoundries 22 nm FD-SOI CMOS digital logic process

AKD1500 ยังคงใช้กระบวนการพัฒนาแบบ MetaTF ของ BrainChip ที่รองรับเฟรมเวิร์กยอดนิยมอย่าง TensorFlow/Keras และ ONNX/PyTorch นักพัฒนาสามารถใช้ SDK ของ MCU เช่น Edge Impulse หรือ DeGirum เพื่อคอมไพล์และปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับ AKD1500 ได้, มีเอกสารอ้างอิงเบื้องต้น (Datasheet) ให้ดาวน์โหลดจากเว็บไซต์นักพัฒนา (ต้องลงทะเบียนด้วยอีเมล)
การใช้งานที่เป็นไปได้ เช่น ระบบ Edge AI แบบเรียนรู้เฉพาะบุคคล, ระบบวิชั่น Edge AI Vision สำหรับ ADAS/ยานยนต์อัตโนมัติ, หุ่นยนต์, โดรน, กล้องวงจรปิด, อุตสาหกรรม IoT สำหรับมอนิเตอร์และบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ รวมถึงอุปกรณ์สมาร์ทโฮม เช่น ลำโพงอัจฉริยะและอุปกรณ์สั่งงานด้วยเสียงตัวอย่างชิป BrainChip AKD1500 พร้อมให้ทดสอบแล้ว และจะเริ่มผลิตจำนวนมากในไตรมาส 3 ปี 2026 ลูกค้ารายแรก ๆ เช่น Parsons, Bascom Hunter และ Onsor Technologies ได้นำ AKD1500 ไปพัฒนาเป็นระบบตรวจจับด้วย AI สำหรับงานการแพทย์และด้านความมั่นคงแล้ว สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมได้จากหน้าผลิตภัณฑ์ และข่าวประชาสัมพันธ์
แปลจากบทความภาษาอังกฤษ : Brainchip AKD1500 PCIe/SPI Edge AI co-processor to power battery-operated wearables and IoT devices

บรรณาธิการข่าวและบทความภาษาไทย CNX Software ได้มีความสนใจในด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะ Smart Home และ IoT

