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BrainBoard1500 mit AKD1500 Neuromorphe KI auf einem Arduino-kompatiblen Entwicklerboard

Quelle: Pressemitteilung 2 min Lesedauer

Brainchip und Neuromorphyx bringen den neuromorphen KI-Beschleuniger AKD1500 auf ein kompaktes Entwicklerboard. Das BrainBoard1500 soll Entwicklern ermöglichen, Spiking Neural Networks direkt mit Sensor- und MCU-Hardware zu erproben – einschließlich Messung der Leistungsaufnahme.

Das BrainBoard 1500 bringt den KI-Beschleuniger AKD1500 auf ein Entwicklerboard.(Bild: Brainchip)
Das BrainBoard 1500 bringt den KI-Beschleuniger AKD1500 auf ein Entwicklerboard.
(Bild: Brainchip)

Die Unternehmen Brainchip und Neuromorphyx haben am 18. August 2026 mit dem BrainBoard1500 ein Entwickler- und Evaluierungsboard für neuromorphe Edge-KI vorgestellt. Herzstück ist Brainchips Neural-Network-Accelerator AKD1500. Neuromorphyx entwickelt, fertigt und vertreibt das Board.

Anders als größere Evaluierungsplattformen mit M.2-Modulen oder PCIe-Karten zielt das BrainBoard1500 unmittelbar auf Embedded-Anwendungen. Dazu verwendet es den Formfaktor der Arduino-Nicla-Produktfamilie und ist mit deren Steckverbindern kompatibel. Eine Open-Source-Bibliothek und entsprechende Treiber sollen die Integration in bestehende Entwicklungsumgebungen erleichtern.

Über SPI beziehungsweise QSPI lassen sich Sensordaten an den AKD1500 übertragen und dort mit Spiking Neural Networks verarbeiten. Für die Systemsteuerung steht zusätzlich I²C zur Verfügung. Modelle können in einem Flash-Speicher auf dem Board abgelegt werden.

Leistungsaufnahme der KI-Inferenz direkt messen

Interessant für die Evaluierung von Edge-AI-Anwendungen ist ein integrierter zweikanaliger Strommonitor. Damit lässt sich die Leistungsaufnahme des AKD1500 während verschiedener Inferenz-Workloads erfassen. Entwickler können damit auch unterschiedliche Sleep- und Wake-Konfigurationen untersuchen.

Genau darin unterscheidet sich das Konzept von hostzentrierten Evaluierungsboards: neuromorphe Verarbeitung lässt sich unter den Energie-, Latenz- und Platzbedingungen untersuchen, die später auch für ein kompaktes Embedded-System gelten. Die Architektur ist zudem nicht auf Arduino-Hardware beschränkt. Über die SPI/QSPI-Schnittstelle soll sich das Board mit weiteren MCU- und Sensorplattformen verbinden lassen. Brainchip und Neuromorphyx nennen unter anderem Raspberry Pi, Espressif, OpenMV, Seeed Studio/XIAO und STMicroelectronics sowie eigene MCU- oder FPGA-basierte Hosts.

Neuromorphe Verarbeitung für Always-on-Systeme

Der AKD1500 basiert auf Brainchips Akida-Architektur. Statt neuronale Netze permanent nach dem klassischen Prinzip abzuarbeiten, ist die Architektur auf ereignisbasierte Verarbeitung ausgelegt. Damit adressiert das Unternehmen insbesondere Edge-Anwendungen, bei denen Leistungsaufnahme und Latenz begrenzt sind.

Brainchip hatte den AKD1500 zuletzt auch als M.2-Modul verfügbar gemacht. Dieses ist für die Integration in bestehende industrielle und kommerzielle Systeme vorgesehen und soll aufgrund der geringen Leistungsaufnahme auch lüfterlose Designs ermöglichen. Das BrainBoard1500 verfolgt dagegen stärker einen Embedded-Ansatz: Der Beschleuniger kann unmittelbar mit Mikrocontrollern und Sensorhardware kombiniert werden. Neuromorphyx setzt den AKD1500 darüber hinaus bereits in eigenen neuromorphen Vision-Systemen ein. Dort kombiniert das Unternehmen ereignisbasierte Sensoren, FPGA-Vorverarbeitung und neuromorphe Inferenz für Anwendungen unter anderem in Robotik und Industrieautomation. (sb)

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