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

Es ist eine Core-Enabling-Technologie in neuromorphen Halbleiterchips, die verschiedene Anwendungen ermöglichen, wie unter anderem Spiele, Cybersicherheit, Robotertechnologie und Börsenprognosen. „Während wir unser Ökosystem von Portfoliopartnern erweitern, möchten wir sicher sein, dass unsere Beziehungen auf komplementären Technologien, Fähigkeiten und einer Vielzahl von Umgebungen aufbauen, damit wir Möglichkeiten für so viele potenzielle Kunden wie möglich erweitern können“, sagte Nadel. „Das Einbringen unserer Technologie in ein SiFive-basiertes Subsystem ist genau die Art von Partnerschaft, die diese Ziele erfüllt.“ 3 Fragen an BrainChip VentureBeat stellte Jack Kang, Senior Vice President of Business Development, Customer Experience (CX), Corporate Marketing bei SiFive, einige konkrete Fragen zu den Neuigkeiten und der Relevanz der Partnerschaft. VentureBeat: Was ist die wichtigste geschäftliche Erkenntnis aus dieser Ankündigung? Jack Kang: Für SiFive zeigt diese Ankündigung die anhaltende Akzeptanz der RISC-V-basierten Prozessor-IP der SiFive Intelligence-Familie. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich für RISC-V als Teil ihrer Produkt-Roadmap-Strategie, und SiFive ist der führende Anbieter von kommerziellem RISC-V-IP. In den aufstrebenden Green-Field-Märkten von KI/ML-fähigen Plattformen, wie dem von BrainChip angestrebten Edge-Processing-Markt, Die Leistung pro Fläche und die Effizienzvorteile der SiFive-Prozessorarchitektur machen die SiFive Intelligence-Familie zu einer wettbewerbsfähigen Wahl. VentureBeat: Verwendet BrainChip IP von Arm in seinen Chips? Arm ist bekannt für geringen Stromverbrauch und hohe Leistung. Kang: BrainChip hat Arm IP für seine Produktlinie diskutiert. ARM-Prozessoren haben sich aufgrund von Vergleichen mit x86-basierten Produkten einen Ruf für geringen Stromverbrauch aufgebaut. SiFive Intelligence-Produkte lassen sich gut mit Arm-Produkten vergleichen, da sie eine verbesserte Leistung pro Bereich von bis zu 30 % bieten, kombiniert mit einer einzigen ISA für eine einfachere Programmierung und einem modularen Ansatz, der sich gut an die Arbeit mit gehärteter KI-IP anpasst, wie sie von BrainChip entwickelt wurde. VentureBeat: Können Sie diese Aussage erweitern: „(Brainchip) ahmt das menschliche Gehirn nach, um nur wesentliche Sensoreingaben am Erfassungspunkt zu analysieren.“ Kan: Diese Aussage bezieht sich auf die Fähigkeit des Menschen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Zum Beispiel, einem Gespräch in einem Café zuzuhören, während man immer noch Hintergrundgeräusche wahrnimmt und wahrnimmt. Die BrainChip-Lösung ahmt diese Fähigkeit nach, den Stromverbrauch zu reduzieren und die Effizienz zu steigern, indem sie sich auf die wichtigen Daten konzentriert, die verarbeitet werden. Dies ähnelt der Einführung von gemischten Datentypen und Datentypen mit geringerer Genauigkeit (INT8 vs. FP16), um die Effizienz der KI/ML-Verarbeitung zu beschleunigen und zu verbessern, ist aber einen Schritt darüber hinaus. Konkurrenten auf dem Markt Brainchip mit Sitz in Aliso Viejo, Kalifornien, konkurriert auf dem aufkeimenden Smart-Edge-Chipmarkt mit Nvidia Deep Learning GPU, Keras, TFLearn, Clarifai und Microsoft Cognitive Toolkit, AWS Deep Learning AMIs und Torch. Nvidia besitzt etwa 80 Prozent des globalen Marktes für GPUs (Grafikprozessoren). G2. https://www.linknovate.com/affiliation/brainchip-inc-5006045/all/