Annoncé lors de la manifestation Embedded World North America qui s’est tenue à Anaheim (Californie) du 4 au 6 novembre 2025, le coprocesseur AKD1500 de la firme américaine d’origine australienne Brainchip, qui développe des bloc d’IP de traitement neuromorphique à ultrabasse consommation, est spécifiquement destiné au traitement d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA) avec des performances allant jusqu’à 800 Giga opérations/s (GOPS) effectifs pour une consommation limitée à 300 mW.

Objectif visé : les objets connectés et les capteurs IoT alimentés sur batterie et les systèmes intégrés dans des environnements à température contrôlée où l'autonomie et les limites thermiques sont essentielles.

Ce coprocesseur repose sur la même technologie neuromorphique événementielle que l'AKD1000, (voir notre article) utilisant des réseaux de neurones à impulsions (SNN, Spiking Neural Networks) pour une inférence en temps réel, jugée plus efficace que les puces IA traditionnelles par Brainchip.

Grâce à ses interfaces hôtes PCIe et SPI, le coprocesseur AKD1500 peut aussi être associé à une large gamme d'hôtes, des processeurs d'applications Linux jusqu’aux microcontrôleurs à ressources limitées, dotés d'architectures x86, Arm ou RISC-V.

Dans le détail, l’AKD1500 est architecturé autour d’un réseau neuronal d’Akida avec une fréquence d’horloge allant de 5 à 400 MHz, flanqué d’une mémoire de stockage de 1 Mo et d’une mémoire locale intégrée. Il dispose de capacités d'apprentissage embarquées pour une personnalisation sécurisée des applications. Et ce sans connexion au cloud ni recours à un processus de "réentraînement", selon Brainchip.

 

« L'AKD1500 est un catalyseur pour la prochaine génération d'objets connectés intelligents, explique Sean Hehir, le PDG de BrainChip. Avec cette technologie nous avons comme ambition d’affranchir les développeur de la dépendance vis-vis du cloud et d'intégrer l'apprentissage adaptatif directement en périphérie du réseau, dans un format compact. »

Fabriqué en technologie CMOS FD-SOI en 22 nm chez le fondeur GlobalFoundries (technologie de gravure 22FDX), le circuit est proposé dans un boîtier de 7 × 7 mm avec 169 broches espacées d’un pas de 0,5 mm.

Côté développement, Brainchip met en avant sa propre plateformes logicielle qui s'appuie sur le flux de travail MetaTF de la société qui tire parti des frameworks d'IA populaires tels que TensorFlow/Keras et ONNX/PyTorch.

Les développeurs peuvent également utiliser sur ce coprocesseur, des kits de développement logiciel (SDK) pour microcontrôleurs comme ceux d’Edge Impulse (désormais dans le giron de Qualcomm) ou de DeGirum, et compiler et optimiser leurs modèles spécifiquement pour l'AKD1500.

Le coprocesseur AKD1500 est notamment adapté, selon Brainchip, pour la mise à niveau des SoC multiprocesseurs dans les domaines de la défense, de l'industrie et des entreprises, ainsi que pour la celle des microcontrôleurs embarqués destinés aux solutions d'IA dans les secteurs de la santé et des objets connectés, sans avoir à envisager un refonte complète du système.

Les applications potentielles de l'AKD1500 incluent les systèmes d'IA en bordure de réseau (Edge) pour l'apprentissage personnalisé, les systèmes de vision pour les systèmes de conduite automatisés dans ls voitures, les robots connectés, les drones et la vidéosurveillance, l'IoT industriel pour la surveillance, le contrôle et la maintenance prédictive, ainsi que les appareils domotiques tels que les enceintes connectées et autres appareils à commande vocale.