Os chips foram fabricados na TSMC a partir de um conjunto de máscaras de produção fornecido em maio de 2021.
Este conjunto de máscaras segue o sucesso da produção de amostras de engenharia dos Multi-Project Wafers (MPW) da Companhia, recebidos em agosto de 2020, e a subsequente entrega de placas de avaliação.
SNA apoiou todas as operações de montagem e teste para os dispositivos Akida, incluindo uma revisão dos dados do TSMC Process Control Monitoring (PCM), montagem, teste elétrico do dispositivo e correlação de simulação.
Esses dispositivos Akida darão suporte aos clientes do Programa de Acesso Antecipado (EAP) da BrainChip, futuros clientes com os quais a Empresa se comprometeu usando o ambiente de desenvolvimento de software MetaTF da BrainChip e outros que tenham Redes Neurais Convolucionais (CNNs) existentes e busquem melhorias de desempenho em termos de consumo de energia, flexibilidade de design e verdadeiro aprendizado na ponta.
“Como empresa, nosso objetivo é colocar nossos chips e IP nas mãos de clientes e parceiros para que eles, por sua vez, possam transformar IA de ponta para implementações como automação residencial, IoT industrial, segurança e cibersegurança, veículos autônomos, dispositivos médicos e aproveitamento sensor tecnologia para objetos, som, odor, sabor, vibração e muito mais”, disse Rob Telson, vice-presidente de vendas e marketing da BrainChip. “Essas unidades de produção da Socionext e TSMC farão parte de dispositivos pioneiros que estão na vanguarda da IA benéfica, à medida que nos aproximamos das remessas de produção de placas e sistemas no quarto trimestre de 4.”
BrainChip leva a IA ao topo de uma forma que as tecnologias existentes não são capazes. O processador Akida tem potência ultrabaixa com alto desempenho, apoiando o crescimento da tecnologia de IA de ponta usando uma arquitetura neuromórfica, um tipo de inteligência artificial inspirada na biologia do cérebro humano.
Akida está atualmente disponível para ser licenciado como IP, bem como disponível para pedidos de lançamento de produção em silício. Seu foco está em baixo consumo de energia e alto desempenho, permitindo o processamento sensorial, para aplicações em IA benéfica, bem como aplicações incluindo Smart Healthcare, Smart Cities, Smart Transportation e Smart Home.