Afin de proposer un accès universel de l’IA aux développeurs, la carte la carte PCIe AKD1500 de la société américaine d’origine australienne Brainchip, concepteur de blocs d’IP de traitement neuromorphique à ultrabasse consommation pour le traitement d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA), s’installe directement dans un ordinateur de bureau, une station de travail ou un PC industriel.
Cette carte PCIe à ultra-faible consommation dotée de capacités d’auto-apprentissage permet l'évaluation d’algorithmes d’IA sur le coprocesseur AKD1500 de BrainChip en vue d’exécuter des modèles créés dans des frameworks existants.
Selon Brainchip, disponible dès maintenant, cette carte indique que la puce AKD1500 de la société est désormais disponible sous toutes les formes nécessaires aux équipes d'ingénierie pour concevoir et tester des applications d'IA en périphérie : carte d'évaluation, module M.2 déployable, puce (encapsulée ou non) et propriété intellectuelle (IP) sous licence pour les équipes de conception de puces.
Au-delà, la carte peut être intégrée dans n'importe quel serveur et testée dans le cadre du processus de développement d'une équipe complète. Tout développeur disposant d'un PC peut ainsi désormais valider le circuit Akida avec ses propres modèles et ses propres flux de données.
Concrètement, un modèle validé sur la carte s'exécute ensuite sur le matériel déployé sans aucune modification.
« Les utilisateurs n'ont plus à choisir entre la validation de l'IA neuromorphique et sa mise sur le marché, commente Sean Hehir, le PDG de BrainChip. La puce Akida est disponible sous toutes les formes dont ils ont besoin — de la carte à la propriété intellectuelle (IP) — transformant ainsi une technologie en une feuille de route pour son adoption. »
Brainchip indique que de la carte de développement PCIe économique aux modules M.2, en passant par les cartes NICLA/Arduino, les puces, les dies et les cœurs IP Akida pour les ASIC personnalisés, la gamme de produits BrainChip rend l'informatique neuromorphique accessible à chaque étape du projet.
Selon Brainchip, le premier défi lors de l'évaluation de nouvelles architectures d'IA consiste à mettre la main sur le matériel (puces) et les outils nécessaires. Dans ce cadre, si on dispose d'un PC avec un emplacement libre, il est possible de faire tourner des modèles développés en interne rapidement sur le circuit Akida. Et ce pour des appareils installés dans l’edge (informatique en périphérie de réseau) intégrant des puces d'IA tels des capteurs industriels, des caméras, des robots et des dispositifs portables.
Autant de cas de figure dans lesquels, ces appareils exigent de plus en pllus de disposer d’une intelligence capable de fonctionner avec une fraction de watt, sans ventilateur ni connexion au cloud, tout en continuant à apprendre après leur déploiement.
Pour rappel, annoncé en 2025, le coprocesseur AKD1500 de Branchip repose sur une technologie neuromorphique événementielle 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. Avec ses interfaces hôtes PCIe et SPI, ce coprocesseur peut 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 du réseau neuronal Akida de Brainchip 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.
Brainchip rappelle ici que sa technologie s’inscrit dans le marché dynamique des puces d'IA pour l'"edge computing" qui, selon les prévisions d'ABI Research pour le deuxième trimestre 2026, devrait atteindre 34,4 milliards de dollars en 2026 et 96 milliards de dollars d'ici 2031, avec un volume d'unités livrées plus que doublant, passant de 711 millions à 1,59 milliard.
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