En noviembre de 2025 hablamos del coprocesador Edge AI Brainchip AKD1500 con interfaces PCIe/SPI, diseñado para sistemas de muy bajo consumo y capaz de ofrecer hasta 800 GOPS con tan solo 300 mW.
En los últimos meses la compañía ha lanzado varias plataformas de hardware basadas en el AKD1500. A finales de julio, Brainchip presentó la tarjeta de desarrollo AKD1500 M.2 B+M Key por 129 dólares; poco después, en agosto, llegó el módulo BrainBoard 1500 por 99 dólares y, hace apenas unos días, la empresa ha empezado a vender la tarjeta de desarrollo AKD1500 PCIe por 149 dólares.
Tarjeta de desarrollo Brainchip AKD1500 M.2 B+M Key
Especificaciones:
- Acelerador de IA – coprocesador neuromórfico AKD1500
- Akida Neuron Fabric con frecuencia de reloj de 5 a 400 MHz
- 1 MB de memoria local integrada
- 800 GOPS con menos de 300 mW
- Aprendizaje adaptativo en el propio chip, sin necesidad de nube
- Encapsulado – MFCTFBGA169 de 7×7 mm, paso de 0,5 mm
- Proceso – tecnología FD-SOI de 22 nm para lógica digital CMOS
- Interfaz con el host – conector de borde B+M Key para conexión PCIe o SPI con el host
- Varios – diseño sin ventilador
- Consumo – 250 mW típicos a 400 MHz
- Dimensiones – módulo M.2 2230
- Rango de temperatura – 0 – 70 °C
El módulo M.2 funciona con la Raspberry Pi 5 mediante un HAT M.2, así como con otros hosts compatibles.
Módulo BrainBoard 1500
El módulo BrainBoard 1500 se ha desarrollado en colaboración con Neuromorphux.
Especificaciones del BrainBoard:
- Acelerador de IA – coprocesador neuromórfico AKD1500
- Almacenamiento – 4 MB de flash para desplegar modelos compatibles con Akida (8 MB bajo pedido)
- Interfaz con el host – SPI / QSPI de hasta 60 MHz e I2C para la configuración a través de agujeros pasantes y castellados
- Análisis de consumo – monitor de potencia integrado de dos canales para medir la inferencia en tiempo real
- Varios
- LEDs de alimentación rojo/verde
- LED azul de talk-through
- Pull-ups de I2C y direccionamiento mediante jumpers de 0603
- Diseño sin ventilador
- Alimentación – 3,0 a 5 V CC
- Consumo – AKD1500 en reposo hasta unos pocos mW; AKD1500 apagado hasta 37 µW
- Dimensiones – 22,86 x 22,86 mm (footprint compatible con Arduino Nicla)
El BrainBoard 1500 funciona mejor con las placas Arduino Nicla Vision y Arduino Nicla Sense ME. La documentación también menciona una placa de conveniencia BB15 Nicla, una placa adaptadora para OpenMV AE3 y una placa adaptadora Seeeduino de Seeed Studio, aunque no he conseguido encontrar detalles sobre estas tres últimas.
Tarjeta de desarrollo AKD1500 PCIe
Especificaciones:
- Acelerador de IA – coprocesador neuromórfico AKD1500
- Interfaz con el host – conector de borde PCIe 2.0 x1
- USB – puerto micro USB (no documentado, pero probablemente para depuración)
- Varios – diseño sin ventilador
- Consumo – 250 mW típicos a 400 MHz
- Dimensiones/formato – tarjeta PCIe estándar
- Rango de temperatura – 0 – 70 °C
Compatibilidad de software y disponibilidad
Las tarjetas de desarrollo AKD1500 M.2 y PCIe siguen la misma ruta de desarrollo que las anteriores tarjetas de desarrollo AKD1000 M.2/PCIe. Funcionan en hosts Linux (Debian/Ubuntu) y, tras instalar los controladores, la creación, el entrenamiento y las pruebas de redes neuronales se realizan a través del entorno de desarrollo MetaTF. Admite TensorFlow y Keras para el desarrollo y el entrenamiento de redes neuronales, e incluye un zoo de modelos preentrenados, además de herramientas para convertir modelos CNN en modelos SNN.
El BrainBoard 1500 es algo distinto, ya que su flujo de desarrollo sigue el de las placas microcontroladoras Arduino Nicla. Neuromorphyx ofrece una biblioteca Arduino BB15 de código abierto, sketches de ejemplo para Nicla Vision y Nicla Sense, y un flujo de trabajo para grabar modelos en GitHub.
Puedes consultar la documentación y comprar las tarjetas de desarrollo AKD1500 PCIe y M.2, el módulo BrainBoard 1500 o un paquete de 5 chips AKD1500 (199,99 dólares) en la tienda de Brainchip.
Traducido del artículo en inglés «Brainchip AKD1500 M.2 and PCIe Edge AI cards, BrainBoard 1500 SPI module now available for $99 and up» de Jean-Luc Aufranc (CNXSoft).
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