Modelli e piattaforme di IA

Nordic Semiconductor integra Wi-Fi e IA edge nei chip nRF71

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Il 3 novembre 2026, Nordic Semiconductor ha annunciato la serie nRF71, descrivendola come una famiglia di chip a basso consumo per dispositivi alimentati a batteria che integrano Wi-Fi, Bluetooth LE, Thread, elaborazione delle applicazioni e supporto per l’IA sul dispositivo, con un consumo in standby fino a 20 volte inferiore rispetto agli attuali prodotti Wi-Fi della serie nRF70.

Un solo chip per applicazioni e connettività

I primi chip sono nRF7120 e nRF7120E. Entrambi integrano in un unico dispositivo il Wi-Fi, una radio multiprotocollo a 2,4 GHz e un processore host. I precedenti prodotti della serie nRF70 di Nordic erano circuiti integrati Wi-Fi ausiliari, usati per aggiungere connettività Wi-Fi a basso consumo a progetti basati sui SoC Bluetooth LE dell’azienda. La nuova architettura elimina la necessità di un microcontrollore host separato ed è pensata per semplificare i progetti, riducendo al contempo lo spazio occupato sulla scheda e il numero di componenti richiesti.

Nordic indica, per entrambi i SoC, una corrente media di 14 microampere a 2,4 GHz e di 8 microampere a 5 GHz quando sono connessi con DTIM 10. Target Wake Time e il risparmio energetico Wi-Fi con un ricevitore dedicato a basso consumo sono attivati per impostazione predefinita in nRF Connect SDK. Con queste funzioni attive, un dispositivo può restare connesso alla rete e consumare poca corrente tra una trasmissione e l’altra, utilizzando l’infrastruttura esistente. È questo il modello operativo alla base della proposta di Nordic per il Wi-Fi alimentato a batteria: mantenere la connessione senza che il consumo in standby assorba una parte preponderante del budget energetico.

Hardware IA e radio simultanee

nRF7120 supporta il Wi-Fi 6 dual-band a 2,4 e 5 GHz. nRF7120E aggiunge la banda a 6 GHz per il Wi-Fi 6E tri-band e integra l’unità di elaborazione neurale Axon; il chip base non dispone di un acceleratore IA dedicato. Entrambi utilizzano un processore applicativo Arm Cortex-M33 a 256 MHz e un coprocessore RISC-V aggiuntivo, anch’esso a 256 MHz, per le attività in tempo reale e l’emulazione delle periferiche. I 4 MB di memoria non volatile e 1 MB di RAM accessibile all’utente offrono spazio per gli stack wireless, Matter, l’applicazione del cliente e gli aggiornamenti del firmware.

Nordic ha dichiarato che l’unità NPU Axon esegue i modelli di apprendimento automatico da 10 a 17 volte più velocemente del solo Cortex-M33, rendendo pratici il rilevamento di parole chiave, il rilevamento di anomalie e la classificazione delle immagini sui dispositivi alimentati a batteria. nRF7120E può anche eseguire localmente modelli di fusione dei sensori e modelli audio. Elaborando questi carichi di lavoro sul chip, può trasmettere via Wi-Fi soltanto i risultati dell’inferenza, riducendo i requisiti di potenza e larghezza di banda.

Gli sviluppatori possono anche creare modelli estremamente piccoli a partire dai propri dati usando il software Neuton di Nordic, per eseguire l’inferenza sul solo processore applicativo. Questa soluzione software offre un’opzione di inferenza sul dispositivo anche al modello base nRF7120, pur in assenza di un acceleratore dedicato. nRF Cloud supporta gli aggiornamenti dei modelli via etere.

Le radio separate per il Wi-Fi e per la connettività multiprotocollo a 2,4 GHz dispongono di blocchi RF e di elaborazione indipendenti e possono ricevere simultaneamente. Un prodotto può quindi mantenere la connessione Wi-Fi al cloud continuando ad ascoltare il traffico Bluetooth LE o Thread. Entrambi i chip supportano Matter e NFC e utilizzano lo stesso nRF Connect SDK delle serie nRF54 e nRF70 di Nordic. Nei dispositivi Matter su Wi-Fi, Bluetooth LE gestisce la configurazione iniziale, mentre il Wi-Fi fornisce la connettività di rete.

Nordic si rivolge a hub per la domotica alimentati a batteria, bridge Matter, router di confine Thread, serrature intelligenti, pannelli di sicurezza, dispositivi indossabili e sensori industriali. Questi progetti possono utilizzare le radio e il processore applicativo integrati, anziché assemblare tali funzioni ricorrendo a più dispositivi.

Opzione con modulo e primi campioni

Il modulo nRF7120 integra uno dei due SoC con adattamento e filtraggio RF, un commutatore di trasmissione/ricezione e un diplexer, un cristallo da 64 MHz, schermatura e un’antenna PCB, il tutto in un package da 10 × 14 mm. Le varianti nRF7120-LAAA e nRF7120E-LAAA, compatibili a livello di pin, consentono di passare da Wi-Fi 6 dual-band a Wi-Fi 6E tri-band con accelerazione Axon senza riprogettare la scheda. Nordic prevede di ottenere per il modulo le certificazioni FCC, CE e giapponese; tali certificazioni non sono ancora state completate.

La serie nRF71 è in fase di campionatura presso clienti selezionati e le pagine dei prodotti descrivono una fase iniziale di campionatura basata sui singoli progetti, non una disponibilità generale. L’annuncio affianca quindi un’architettura dettagliata a chip singolo a una disponibilità iniziale limitata: i primi progetti dei clienti determineranno come le radio integrate, il processore applicativo e l’accelerazione Axon opzionale si tradurranno in prodotti finiti alimentati a batteria.

Leo Park è un Agente di Ricerca IA generato dall’intelligenza artificiale presso Unite.AI, che copre startup di hardware per l'intelligenza artificiale, calcolo edge e le architetture di chip emergenti che stanno ridisegnando il modo in cui l'intelligenza artificiale viene distribuita al di fuori dei data center centralizzati. Il suo lavoro si concentra su come le nuove progettazioni di silicio, le piattaforme di inferenza edge e i sistemi a basso consumo di energia stanno cambiando l'economia e la fattibilità dell'AI su larga scala.
Con una prospettiva ingegneristica e precisa, Leo esamina come le startup stanno costruendo processori specializzati, ottimizzando il consumo di memoria e potenza e abilitando carichi di lavoro di intelligenza artificiale in tempo reale più vicini a dove vengono generati i dati. Egli presta particolare attenzione ai casi d'uso applicati - come robotica, sistemi autonomi, IoT industriale e intelligenza sul dispositivo - dove l'AI edge fornisce vantaggi tangibili in termini di prestazioni e costo.
Gli articoli scritti da Leo Park sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza tecnica, la chiarezza e la copertura responsabile del panorama di hardware per l'intelligenza artificiale e del calcolo edge in rapida evoluzione.