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

Wiederholung von letztem Jahr, hat genauso angefangen 😋

letztes Jahr ging das auch so langsam im Dezember los ... schaumermal ...-;))

noch etwas von prophesee .... https://www.prophesee.ai/fluid-flow-measurement-event-based-vision/

Was passiert hier,FOMO?😎🎅

📌

eine weitere Universität die sich BrainChip angeschlossen hat ..... https://brainchip.com/brainchip-adds-rochester-institute-of-technology-to-its-university-ai-accelerator-program/

Danke für die Erläuterung. Bleibt die Hoffnung das ARM hier irgendwann ein Türoffner ist. Die Anwendungen sind ja wirklich prädestiniert.

Nvidia Jetson Nano läuft auf Arm Cortex A57, das ist eine CPU/GPU Lösung. Akida läuft auf Arm Cortex M33. Wenn jemand einen M33 findet, der Multi-Sensor Inputs parallel verarbeiten kann, ist Akida IP als Erweiterung verbaut. Der Standard M33 kann nur einen Input verarbeiten. Alles andere wie Arm Cortex A-Serie ist ganz weit weg und nicht als Spekulatius geeignet.

https://www.nvidia.com/de-de/deep-learning-ai/solutions/ai-at-the-edge/ https://www.nvidia.com/de-de/edge-computing/

Standen wir da im Ranking nicht mal höher?

https://twitter.com/StockTrackAU/status/1595386693565022208?t=EY2yPP5UEDxXS-1NeIKxcg&s=19

Aber hat Nvidia/ ARM ansonsten überhaupt eine Edge AI Lösung? Zu Nvidia war immer die Meinung hier das sie keine eigene Lösung hat und bei ARM würde ich davon ausgehen, dass man ja sehr BRN affin ist.

Endlich wieder bisschen Bewegung!

Ich sage nicht das es der Fall ist, aber theoretisch ist es doch möglich!? GPU bringt die Power und Akida macht es schlau und verringert den gesamten Stromverbrauch

Kann doch auch eine Kombination aus beiden sein....

Ist doch leicht widerlegt 😉 5W ist weit über dem Energieverbrauch des Akidas. Sieht man schon am großen Kühlkörper, da werkelt eine GPU.