Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: 24Y Forum: Aktien User: Rarosch

Rarosch · 2022-01-05T10:13:15+02:00

- **Kurs und Aussichten:** Hit1 erinnert daran, dass der Kurs vor sechs Jahren noch bei 0,17 Cent stand, und hofft auf positive Impulse. Kalleballermän fragt, wann die Talsohle erreicht wird; Fargo1234 rechnet inzwischen mit einer Erholung frühestens im ersten oder zweiten Quartal 2027 und spekuliert, dass weitere Kursrückgänge möglich sind. - **Technologie und Produkte:** 7FÜR7 verweist auf Neuromorphyx’ BrainBoard 1500, Nick Los Arbeit mit Akida 1500 und weitere Neuigkeiten. Auch eine mögliche Vorstellung des GR801 mit integriertem Akida vom 17. bis 19. November wird diskutiert. - **Serienreife und Integration:** 7FÜR7 widerspricht der Behauptung, Akida sei nicht serienreif oder nicht integrierbar. Als Belege nennt er ausgelieferte AKD1500-Chips, Neuromorphyx-Produkte sowie eine Integration in IBM Spectrum Symphony. Zugleich räumt er ein, dass die Technologie noch nicht überall im großen Maßstab eingesetzt wird und die erhofften Umsätze bislang ausstehen. Fargo1234 bedankt sich für den Beitrag. - **Unternehmen und Finanzen:** Korno fragt, warum Beschäftigte aus großen Weltfirmen zu einem Unternehmen wechseln sollten, das angeblich vor der Insolvenz steht, und äußert Zweifel an dessen Zukunftsaussichten. Fargo1234 schätzt, dass mehrere Abschlüsse in den kommenden Quartalen BrainChip möglicherweise in die Gewinnzone bringen könnten – sofern die Lizenzverträge die angekündigten Einnahmen erzielen.

Kurs BrainChip Holdings

0,06405 EUR

±0,00 % ±0,00000

14. November 2026, 12:58 Uhr, Lang & Schwarz

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Kommentare 43.359

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Dallas, 19.11.2022 9:15 Uhr

Aufwachen🤠🛌👀

Dallas, 18.11.2022 19:33 Uhr

EINC-Forschungsgebäude wird offiziell seiner Bestimmung übergeben – Am European Institute for Neuromorphic Computing arbeiten Heidelberger Wissenschaftler an und mit neuartigen Computertechnologien

Dallas, 18.11.2022 19:32 Uhr

Das ist ja ein dickes Ding,☝️🤔🤠 wohnt da jemand in der Nähe.😎

Dallas, 18.11.2022 19:29 Uhr

https://twitter.com/idw_online_de/status/1593657847878852608?t=j9pf7-foCVNl9kVE04ulyQ&s=09

Negativ, 18.11.2022 18:57 Uhr

Die Übergabe in die Produktion wurde ja auf Bitten von Renases verschoben, die wollten doch noch irgendein Feature im Akida und Brainchip hat’s möglich gemacht und die Produktion war so erst ein 1/2 Jahr später möglich. Hab da jetzt keine Quelle, hatte das so auf Hotcop..per gelesen.

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Negativ, 18.11.2022 18:52 Uhr

Im Grunde können wir fest halten das es kein erzwungener Schritt war. Es ist ein fertiger Chip der für eine Vielzahl von kommerziellen Ki Anwendungen da ist, getestet und bestätigt durch Kunden und Partner. Der AKD 2.0 wird durch LSTM (und vielleicht noch mehr Neuronen und Synapsen) eine Verbesserung des Vorgängermodell.

Rarosch, 18.11.2022 17:25 Uhr

Aber weniger Knoten bedeutet ja automatisch weniger Speicherbedarf. Zudem benötigen die Modelle im Brainchip Format nur noch ein Bruchteil vom Standard.

Rarosch, 18.11.2022 17:17 Uhr

Genau, der Speicher ist für den 80 Knoten Akida Chip.

Gast-753035001, 18.11.2022 15:27 Uhr

Habe gerade nochmal nachgeschaut. Ja, die RAM Angabe ist der hochgerechnete interne Speicher der NPUs einer kompletten SoC, also ein flexibler Wert abhängig von der Menge der verwendeten Knoten: https://brainchip.com/products/ Siehe unter Highly Configurable IP Platform.

Gast-753035001, 18.11.2022 15:16 Uhr

Oder mit den 8MB ist der zusammengerechnete interne Speicher der kompletten SoC gemeint. Was dann aber bei der Verwendung von einzelnen Knoten eine sehr geringe Speicherleistung ergibt.

Gast-754395800, 18.11.2022 15:09 Uhr

Ich will gar nicht auf deine Fehlinterpretation von Akida 2.0 mit LSTM eingehen... aber: Sorry. Für mich ist das Thema nicht "abgehakt". Wie kommst du auf den schmalen Pfad, dass Akida maximal bis 7 nm skalierbar ist? Nur wegen dem Datenblatt, in dem von "in 7nm noch schneller" gesprochen wird?

Gast-753035001, 18.11.2022 15:05 Uhr

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.

Dallas, 18.11.2022 13:37 Uhr

Immer dieses technische Zeugs,🤪🤠schönes Wochenende 👋🍻

pantarhei, 18.11.2022 13:08 Uhr

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

Negativ, 18.11.2022 12:41 Uhr

Tolle Graphik: vor allem auf der anderen Achse (Increasing Performance) steht brainchip ganz oben!

Rarosch, 18.11.2022 12:55 Uhr

Ja 😂

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