SYNOPSIS

Brainchip hat das AKD1500 Raspberry Pi 5 Dev Kit vorgestellt, eine sofort einsatzbereite Plattform zum Ausprobieren neuromorpher KI mit niedrigem Stromverbrauch und geringer Latenz. Das Kit vereint einen Raspberry Pi 5 mit 8 GB RAM, das offizielle M.2 HAT+ und eine Akida-AKD1500-Beschleunigerkarte im M.2-B+M-Key-Format in einem Metallgehäuse. Mitgeliefert wird eine vorkonfigurierte 32-GB-microSD-Karte mit Betriebssystem, Python, der Entwicklungsumgebung MetaTF und mehreren Computer-Vision-Demos, die man im Webbrowser öffnet. Alles läuft lokal, ohne Cloud. Ziel ist es, die Akida-Technologie ohne Hardwaremontage und Softwareinstallation testen zu können. Jean-Luc Aufranc von CNX Software nennt den größten Nachteil: den Preis von 1.295 Dollar, während die gleichen Komponenten einzeln etwa 350 Dollar kosten. Da der Aufbau eines vergleichbaren Systems rund zwei Stunden dauert, lohnt sich das Kit laut Autor nur für Leute, deren Zeit sehr viel wert ist. Für Unternehmen, die sofort loslegen wollen, kann es sinnvoll sein. Für unabhängige Entwickler und Bastler ist der Eigenbau deutlich vernünftiger.

ZUSAMMENFASSUNG

Einige Wochen zuvor hatte CNX Software berichtet, dass das Brainchip-AKD1500-M.2-Modul über eine kompatible M.2-HAT+-Erweiterungsplatine mit dem Raspberry Pi 5 funktioniert. So ließ sich die Lösung testen oder man konnte Anwendungen mit der neuromorphen KI-Technologie des Unternehmens entwickeln. Um das noch einfacher zu machen, bringt Brainchip jetzt das AKD1500 Raspberry Pi 5 Dev Kit heraus.

Hardware und Anschlüsse: Das Kit kombiniert einen Raspberry Pi 5 8GB, das offizielle M.2 HAT+ und eine Akida AKD1500 M.2 B+M-Key-Karte in einem Metallgehäuse. Die meisten Anschlüsse des Raspberry Pi 5 bleiben erreichbar: Gigabit-Ethernet, vier USB-Ports, zwei HDMI-Ausgänge und der USB-C-Stromanschluss. Durch Öffnungen im Gehäuse sind auch der Einschaltknopf des Raspberry Pi 5 und eine LED des M.2 HAT+ sichtbar. Das Kit braucht eine Kamera, allerdings keine MIPI-CSI-Raspberry-Pi-Kamera, sondern eine USB-Kamera.

Software und Demos: Auf der 32-GB-SD-Karte sind Ubuntu Server 20.04 LTS (noch zu bestätigen), Python 3.7 und die Entwicklungsumgebung MetaTF vorinstalliert. Man schließt eine USB-Kamera an, verbindet den Pi per Ethernet oder WLAN mit dem lokalen Netzwerk und gibt die IP-Adresse des Kits (zum Beispiel 10.42.0.1 per WLAN) in einen Browser ein. Dort öffnet sich der Akida-Demo-Launcher mit vier Demos: Visual Wake-Word (VWW) zur Personenerkennung, Objekterkennung mit YOLO, eine Edge-Demo mit MobileNet und eine Gesichts-Demo mit MobileNet. Alles läuft direkt auf dem Gerät.

Eigene Entwicklung: Nach den Demos kann man mit dem MetaTF-ML-Framework eigene Modelle erstellen. Brainchip nennt auch Unterstützung für Edge Impulse, allerdings nur im Produktdatenblatt, nicht im Benutzerhandbuch. Dazu kommt On-Chip-Training: Modelle können neue Klassen direkt auf dem Gerät lernen, ohne Neutraining in der Cloud.

Preis: Das Kit kostet 1.295 Dollar. Der Autor räumt ein, dass ein Entwicklungskit nicht auf niedrige Kosten ausgelegt ist. Er rechnet aber vor, dass sich etwas Ähnliches aus einem Raspberry Pi 5 8GB (175 Dollar UVP), einem M.2 HAT+ (12 Dollar), der Akida AKD1500 M.2-Karte (129 Dollar), einem Metallgehäuse wie dem Geekworm P579 (10,99 Dollar) und einer 32-GB-microSD-Karte der Klasse A1/A2 (10-20 Dollar) zusammenstellen lässt. Das ergibt etwa 350 Dollar zuzüglich Steuern und Versand, plus rund zwei Stunden für Montage und Softwareinstallation. Mit einem Augenzwinkern meint der Autor, das Kit lohne sich nur, wenn man mehr als etwa 400 Dollar pro Stunde verdient. Weitere Details stehen in Brainchips Pressemitteilung.

Kritische Analyse

Der Artikel ist knapp und nützlich. Am stärksten ist der direkte Kostenvergleich, der für die meisten Käufer den Ausschlag gibt. Ein Aufschlag um fast das Vierfache ist schwer zu rechtfertigen, wenn der Mehrwert nur aus einem Gehäuse, einem vorkonfigurierten Software-Image und ein paar Demos besteht. Die Rechnung ist allerdings ungenau: Rund 945 Dollar Ersparnis auf zwei Stunden ergeben etwa 470 Dollar pro Stunde, nicht 400. Außerdem fehlt im Vergleich, wofür Unternehmen oft bezahlen: Herstellersupport, Garantie und ein getesteter Software-Stack. Eine technische Frage hätte mehr Raum verdient. Ubuntu Server 20.04 und Python 3.7 sind veraltet: Python 3.7 hat seit 2023 keinen Support mehr, der Standard-Support für Ubuntu 20.04 endete 2025, und beide sind älter als der Raspberry Pi 5. Falls sich das bestätigt, wirft es ernste Fragen dazu auf, wie ausgereift und gepflegt Brainchips Software ist. Auch die Pflicht zur USB-Webcam statt der offiziellen MIPI-CSI-Kameras schränkt alle ein, die produktnahe Prototypen bauen wollen. Schließlich sagt der Artikel wenig darüber, was der neuromorphe Ansatz bei Stromverbrauch und Latenz gegenüber Alternativen wie Hailo-basierten AI HATs wirklich bringt. Dieser Vergleich würde helfen zu beurteilen, ob sich der Aufpreis für das Akida-Ökosystem lohnt.

Vor- und Nachteile

Vorteile	Nachteile
Sofort einsatzbereit, keine Montage nötig	Hoher Preis: 1.295 Dollar statt etwa 350 Dollar für die Teile
Metallgehäuse, die meisten Anschlüsse erreichbar	Veraltete vorinstallierte Software (Ubuntu 20.04, Python 3.7)
Vision-Demos im Browser (VWW, YOLO, MobileNet)	USB-Webcam nötig, keine dokumentierte MIPI-CSI-Unterstützung
Komplett lokale Verarbeitung, keine Cloud	Edge-Impulse-Unterstützung nur im Produktdatenblatt erwähnt
On-Chip-Training zum Lernen neuer Klassen	Vergleichbares System in etwa zwei Stunden selbst gebaut
MetaTF-Framework für eigene Modelle enthalten	Eher für Unternehmen, für Bastler zu teuer

Quellen

Autor: Jean-Luc Aufranc (CNXSoft)
URL: https://www.cnx-software.com/2026/11/02/brainchip-akd1500-raspberry-pi-5-dev-kit-enables-users-to-quickly-experiment-with-event-based-neuromorphic-ai/
Veröffentlichungsdatum: 2026-11-02

Rechte und Quellenangaben

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