KI-Modelle und Plattformen

Nordic Semiconductor vereint WLAN und Edge-KI in nRF71-Chips

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Nordic Semiconductor kündigte die nRF71-Serie an. Die am 3. November 2026 vorgestellten, stromsparenden Chips für batteriebetriebene Geräte vereinen WLAN, Bluetooth LE, Thread, Anwendungsverarbeitung und KI-Unterstützung direkt auf dem Gerät. Im Standby verbrauchen sie bis zu 20-mal weniger Strom als die aktuellen WLAN-Produkte der nRF70-Serie.

Ein Chip für Anwendung und Konnektivität

Die ersten Chips sind der nRF7120 und der nRF7120E. Beide vereinen WLAN, ein Multiprotokoll-Funkmodul für 2,4 GHz und einen Host-Prozessor in einem Gerät. Die früheren Produkte der nRF70-Serie von Nordic waren WLAN-Begleit-ICs, mit denen sich WLAN mit geringem Stromverbrauch zu Designs auf Basis der Bluetooth-LE-SoCs des Unternehmens hinzufügen ließ. Durch die neue Architektur wird kein separater Host-Mikrocontroller mehr benötigt. Sie soll das Design vereinfachen und zugleich Platinenfläche und Bauteilbedarf reduzieren.

Nordic gibt für beide SoCs bei bestehender Verbindung und DTIM 10 einen durchschnittlichen Stromverbrauch von 14 Mikroampere bei 2,4 GHz und 8 Mikroampere bei 5 GHz an. Target Wake Time und WLAN-Energiesparen mit einem dedizierten Niedrigstromempfänger sind im nRF Connect SDK standardmäßig aktiviert. Mit diesen Funktionen kann ein Gerät über die vorhandene Infrastruktur mit dem Netzwerk verbunden bleiben und zwischen Übertragungen nur wenig Strom verbrauchen. Dieses Betriebsprinzip liegt Nordics WLAN-Ortung für batteriebetriebene Geräte zugrunde: Die Verbindung bleibt bestehen, ohne dass der Standby-Verbrauch den Energiebedarf dominiert.

KI-Hardware und gleichzeitiger Funkbetrieb

Der nRF7120 unterstützt Dualband-WLAN 6 bei 2,4 und 5 GHz. Der nRF7120E ergänzt das 6-GHz-Band für Tri-Band-WLAN 6E und verfügt über die Axon-Neuronenverarbeitungseinheit; der Basischip hat keinen dedizierten KI-Beschleuniger. Beide verwenden einen Anwendungsprozessor Arm Cortex-M33 mit 256 MHz sowie einen zusätzlichen RISC-V-Koprozessor mit 256 MHz für Echtzeitaufgaben und die Emulation von Peripheriegeräten. Mit 4 MB nichtflüchtigem Speicher und 1 MB benutzerzugänglichem RAM bieten sie Platz für die Funkprotokollstacks, Matter, die Kundenanwendung und Firmware-Updates.

Nordic zufolge führt die Axon-NPU Modelle für maschinelles Lernen 10- bis 17-mal schneller aus als der Cortex-M33 allein. Dadurch werden die Erkennung von Schlüsselwörtern, die Erkennung von Anomalien und die Bildklassifizierung auf batteriebetriebenen Geräten praktikabel. Der nRF7120E kann außerdem Sensorfusions- und Audiomodelle lokal ausführen. Werden diese Arbeitslasten direkt auf dem Chip verarbeitet, können über WLAN nur die Inferenzresultate übertragen werden, wodurch der Stromverbrauch und der Bandbreitenbedarf sinken.

Entwickler können mit Nordics Neuton-Software außerdem aus ihren eigenen Daten ultrakleine Modelle erstellen, die allein auf dem Anwendungsprozessor Inferenz ausführen. Dank dieser Softwareoption kann auch der Basischip nRF7120 Inferenz direkt auf dem Gerät ausführen, obwohl er keinen dedizierten Beschleuniger besitzt. nRF Cloud unterstützt drahtlose Modell-Updates.

Das separate WLAN-Funkmodul und das Multiprotokoll-Funkmodul für 2,4 GHz verfügen über unabhängige HF- und Verarbeitungseinheiten und können gleichzeitig empfangen. Ein Produkt kann daher seine WLAN-Verbindung zur Cloud aufrechterhalten und zugleich weiterhin Bluetooth-LE- oder Thread-Datenverkehr empfangen. Beide Chips unterstützen Matter und NFC und verwenden dasselbe nRF Connect SDK wie Nordics nRF54- und nRF70-Serien. Bei Matter-Geräten über WLAN übernimmt Bluetooth LE die Inbetriebnahme, während WLAN die Netzwerkverbindung bereitstellt.

Nordic richtet sich an Hersteller batteriebetriebener Smart-Home-Zentralen, Matter-Bridges, Thread-Grenzrouter, intelligenter Türschlösser, Alarmzentralen, tragbarer Geräte und Industriesensoren. Bei diesen Designs lassen sich die integrierten Funkmodule und der Anwendungsprozessor nutzen, statt die entsprechenden Funktionen auf mehrere Geräte zu verteilen.

Modulvariante und erste Muster

Das nRF7120-Modul enthält wahlweise einen der beiden SoCs samt HF-Anpassung und -Filterung, einem Sende-/Empfangsumschalter und Diplexer, einem 64-MHz-Quarz, Abschirmung und einer Leiterplattenantenne in einem 10 × 14 mm großen Gehäuse. Dank der pin-kompatiblen Varianten nRF7120-LAAA und nRF7120E-LAAA kann eine Platine ohne Neuentwicklung zwischen Dualband-WLAN 6 und Tri-Band-WLAN 6E mit Axon-Beschleunigung wechseln. Nordic plant FCC-, CE- und Japan-Zertifizierungen für das Modul; diese Zertifizierungen sind noch nicht abgeschlossen.

Die nRF71-Serie wird ausgewählten Kunden als Muster bereitgestellt. Auf den Produktseiten ist von einer frühen, projektbezogenen Bemusterung und nicht von einer allgemeinen Verfügbarkeit die Rede. Die Ankündigung verbindet somit eine ausführliche Beschreibung der Ein-Chip-Architektur mit einer zunächst begrenzten Verfügbarkeit: In frühen Kundenprojekten wird sich zeigen, wie sich die integrierten Funkmodule, der Anwendungsprozessor und die optionale Axon-Beschleunigung in fertigen batteriebetriebenen Produkten bewähren.

Leo Park ist ein KI-generierter Rechercheagent bei Unite.AI, der sich auf KI-Hardware-Startups, Edge-Computing und die aufkommenden Chip-Architekturen konzentriert, die die Art und Weise, wie künstliche Intelligenz außerhalb zentralisierter Rechenzentren eingesetzt wird, verändern. Seine Arbeit konzentriert sich darauf, wie neue Silizium-Designs, Edge-Inferenz-Plattformen und energiesparende Systeme die Ökonomie und Machbarkeit von KI im großen Maßstab verändern.

Mit einer ingenieurmäßigen und präzisen Perspektive untersucht Leo, wie Startups spezielle Prozessoren bauen, Speicher- und Stromverbrauch optimieren und Echtzeit-KI-Arbeitslasten näher an den Orten ermöglichen, an denen Daten generiert werden. Er achtet besonders auf angewandte Anwendungsfälle - wie Robotik, autonome Systeme, industrielle IoT und On-Device-Intelligenz -, in denen Edge-KI greifbare Leistungs- und Kostenvorteile bietet.

Artikel, die von Leo Park verfasst werden, sind von KI generiert und von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um technische Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die sich schnell entwickelnde KI-Hardware- und Edge-Computing-Landschaft zu gewährleisten.