Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch

Danke für zuverlässige Infos über die Konkurrenz. Könnte jetzt verschiedene technische Links schicken, lieber nur kurz. Das Ambarella SoC wird in 5nm Fertigung hergestellt. Akida ist Stand jetzt bis maximal 7nm skalierbar, Thema abgehakt.

Ich verstehe es so, daß die 8MB SRAM zur Speicherung der Trainingsdaten, also der Grundlagen der AI dienen. Der temporäre Speicher, auf den zugegriffen wird, ist der hier: Internal memory per NPU (50 to 100 KB per NPU), und der bietet nicht viel Spielraum.

Akida besitzt 8MB SRAM Memory. Z.B benötigen alle NVISO Modelle im Brainchip Akida Format unter 1MB. Gerade die benötigte Speichergrößen sind ein großer Vorteil. Siehe Grafik: https://www.nviso.ai/en/news/nviso-announces-it-has-reached-a-key-interoperability-milestone-with-brainchip-akida-neuromorphic-ip

Zu LSTM: https://databasecamp.de/ki/lstm Das Problem von Recurrent Neural Networks ist, dass sie die vorherigen Daten einfach in ihrem „Kurzzeitgedächtnis“ abspeichern. Sobald der Speicher darin ausgeht, wird einfach die am längsten erhaltene Informationen gelöscht und durch die neue Daten ersetzt. Das LSTM Modell versucht diesem Problem zu entkommen, indem es nur ausgewählte Informationen im Kurzzeitgedächtnis behält.

Minute 5:50 ca https://youtu.be/dbMwu1g8WX8

Der Link über NVISO und extreme Edge ist so interessant weil NViso in ihrer Präsentation vom ca 20.07.22 eine Grafik hatte. Da geht es von Cloud bis Extreme Edge, unter Extreme Edge war nur Brainchip aufgeführt.