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

Macht schon mal die Augen zu , wenn die Ammis öffnen ! Blutbad ist im anmarsch 🫣 hoffen wir mal das das keine große Sache heute Nacht in aus wird 😖

HOOOO - HOOOO - HOOOO, vielleicht kommt ja der Weihnachtsmann dieses Jahr ein wenig früher zu uns🤣🤷‍♂️... Time will tell

So effizient und leistungsfähig Arm Cortex-M MCUs auch sind, die Verarbeitung von mehrerer Sensoreingaben für AI-Inferenz erfordert Rechenzyklen und Energie. Der neuronale Beschleuniger Akida entlastet die KI-Inferenz mit mit verbesserter Leistung und radikal reduziertem Stromverbrauch. Der Cortex-M von Arm gepaart mit BrainChips Akida liefert eine unvergleichliche Systemleistung.

BrainChip’s Akida IP is fully compatible with Arm’s product families. 👆 Seeeehr geil👌

Irgendwie werd ich immer stolzer auf unser Brainchip😍... AKIDA Ballista 🍻

Ladet euch mal die 2 seitige PDF runter von der Lösungsübersicht😜😁

https://www.arm.com/partners/ai-ecosystem-catalog Endlich ist brainchip bei arm aufgelistet 💪🍻🎉...

Die Skalierung dient dazu, einen Chip leistungsfähiger zu machen, nicht einfach kleiner.

Nein, der Chip wird leistungsfähiger und der Stromverbrauch steigt, weil erheblich mehr Transistoren verbaut werden. https://www.computerbase.de/2020-03/fertigung-5-nm-tsmc/

Normalerweise sollte doch mit geringerer Fertigungsbreite der Stromverbrauch sinken ...

Die Strategie von Brainchip zielt auch auf Kostenersparnis in der Fertigung, deshalb 28nm. Dazu hat der Chip so den geringsten Stromverbrauch. In einer Skalierung auf 14 oder 7nm hätte Akida noch ganz andere Leistungswerte, die Vorteile in Bezug auf Fertigungskosten und Stromverbrauch wären aber weg. Brainchip zielt ganz klar nicht darauf, Leistungsweltmeister zu werden, sondern günstige Produktionskosten zu gewährleisten.

Die beste Technik ist nur bei Technologieführern wie Mercedes wichtig. Bei allen anderen geht es zuerst um den Profit. Und da ist Akida nicht schlecht aufgestellt. Viele benutzen im AI-Bereich On-Device-Learning, eine CPU gekoppelt mit Mikroprozessoren, die die Lernalgorithmen übernehmen. Das kann Akida alleine. Von der Fertigung ein klarer Kostenvorteil. Die entscheidende Frage für Unternehmen ist, zu welchen Preisen bietet Brainchip die IP an und bringt es in der Gesamtkalkulation höhere Gewinne.