BrainChip机器学习芯片在22nm FDSOI上成功流片

BrainChip日前在GlobalFoundries 22nm的FD-SOI工艺上成功流片AKD1500 机器学习芯片。

该参考设计是一个关键里程碑，是跨不同工艺和代工厂验证BrainChip IP 的一部分。BrainChip一直在与瑞萨合作，将名为 Akida 的 IP 集成到上个月流片的芯片中。

AKD1500 使用 BrainChip AI IP 的最新功能，结合超低泄漏 FDX22 工艺，适用于 AIoT、工业、消费和汽车市场中始终开启的传感器应用或其他低功耗嵌入式应用。

对于传感器始终在线的 AI，Akida 可以在不使用 CPU 的情况下卸载前馈网络，从而实现极其节能的智能传感器。 对于其他低功耗嵌入式应用程序，CPU 单独执行传感器融合过程或运行应用程序，Akida 管理所有 AI 加速，以显着减少 CPU 工作负载和系统负载，从而释放 MCU 用于其他通用计算。

AKD1500 加速器参考芯片，使用用于 MCU 模块的四路/八路 SPI 接口和用于可扩展卡的 PCIe，这有助于合作伙伴开发和展示他们的解决方案，作为将 Akida IP 集成到他们的生产 SoC 中的基础。

BrainChip 联合创始人兼首席开发官 Anil Mankar 表示：“这是我们基于事件的神经形态 Akida IP 持续创新的一个重要里程碑，证明它是完全数字化的并且可以跨代工厂移植。” “AKD1500 参考芯片使用 GlobalFoundries 的低功耗FD SOI 平台，展示了智能传感器在边缘 AI 中的可能性。”