Ещё в ноябре 2025 года BrainChip представила нейроморфный сопроцессор AKD1500 с интерфейсами PCIe/SPI, рассчитанный на маломощные системы: он выдаёт до 800 GOPS при потреблении всего около 300 мВт.
За последние месяцы компания выпустила на его основе сразу несколько аппаратных платформ. В конце июля появилась плата разработчика AKD1500 M.2 B+M Key за 129 долларов, вскоре за ней — модуль BrainBoard 1500 за 99 долларов, а несколько дней назад в продажу поступила плата AKD1500 PCIe за 149 долларов.
Плата разработчика AKD1500 M.2 B+M Key
Ключевые характеристики:
- ИИ-ускоритель — нейроморфный сопроцессор AKD1500
- нейронная фабрика Akida с частотой от 5 до 400 МГц;
- 1 МБ локальной памяти на кристалле;
- 800 GOPS при потреблении менее 300 мВт;
- адаптивное обучение на кристалле без облака;
- корпус — MFCTFBGA169 7×7 мм с шагом 0,5 мм;
- техпроцесс — 22 нм FD-SOI CMOS.
- Интерфейс хоста — краевой разъём B+M Key для подключения по PCIe или SPI.
- Прочее — пассивное охлаждение (без вентилятора).
- Энергопотребление — типично 250 мВт на 400 МГц.
- Габариты — модуль M.2 2230.
- Диапазон рабочих температур — 0…70 °C.
Модуль M.2 работает с Raspberry Pi 5 через плату-адаптер M.2 HAT, а также с другими совместимыми хостами.
Модуль BrainBoard 1500
Модуль BrainBoard 1500 разработан в сотрудничестве с компанией Neuromorphyx.
Характеристики BrainBoard:
Схема распиновки
- ИИ-ускоритель — нейроморфный сопроцессор AKD1500.
- Хранилище — 4 МБ flash под развёртывание моделей, совместимых с Akida (8 МБ по запросу).
- Интерфейс хоста — SPI/QSPI до 60 МГц, I2C для конфигурации через сквозные и торцевые контакты.
- Профилирование питания — встроенный двухканальный монитор энергопотребления для измерений в реальном времени.
- Прочее — красный/зелёный светодиоды питания, синий светодиод активности, подтяжки I2C и выбор адреса перемычками 0603, пассивное охлаждение.
- Питание — 3,0…5 В постоянного тока.
- Энергопотребление — в спящем режиме AKD1500 до единиц мВт, в выключенном — до 37 мкВт.
- Габариты — 22,86 × 22,86 мм (форм-фактор, совместимый с Arduino Nicla).
BrainBoard 1500 лучше всего работает с платами Arduino Nicla Vision и Arduino Nicla Sense ME. В документации упоминаются также переходная плата BB15 Nicla, адаптер OpenMV AE3 и адаптер Seeed Studio Seeeduino, но подробностей по последним трём пока нет.
Плата разработчика AKD1500 PCIe
Характеристики:
- ИИ-ускоритель — нейроморфный сопроцессор AKD1500.
- Интерфейс хоста — краевой разъём PCIe 2.0 x1.
- USB — порт Micro USB (не документирован, вероятно, для отладки).
- Прочее — пассивное охлаждение.
- Энергопотребление — типично 250 мВт на 400 МГц.
- Форм-фактор — стандартная плата PCIe.
- Диапазон рабочих температур — 0…70 °C.
Программная поддержка и доступность
Платы AKD1500 M.2 и PCIe используют тот же путь разработки, что и более ранние карты AKD1000. Они работают на Linux-хостах (Debian/Ubuntu), а после установки драйверов создание, обучение и тестирование нейросетей ведётся в среде MetaTF. Она поддерживает TensorFlow и Keras, включает набор предобученных моделей, а также инструменты для конвертации CNN-моделей в импульсные нейросети (SNN).
У BrainBoard 1500 подход чуть иной: рабочий процесс повторяет разработку под микроконтроллерные платы Arduino Nicla. Neuromorphyx предоставляет открытую библиотеку BB15 для Arduino, примеры скетчей для Nicla Vision и Nicla Sense, а также процесс прошивки моделей на GitHub.
Документацию и сами устройства — платы AKD1500 PCIe и M.2, модуль BrainBoard 1500 или набор из пяти чипов AKD1500 (199,99 доллара) — можно найти в фирменном магазине BrainChip.
