AIモデルとプラットフォーム

Nordic Semiconductor、nRF71チップでWi-FiとエッジAIを融合

mm
Unite.AI を Google の優先ソースに追加

Nordic Semiconductorは2026年11月3日、nRF71シリーズを発表し、バッテリー駆動機器向けの低消費電力チップと説明した。このチップはWi-Fi、Bluetooth LE、Thread、アプリケーション処理、デバイス上でのAI処理に対応し、同社の現行nRF70シリーズのWi-Fi製品と比べて、待機時消費電力を最大20分の1に抑える。

アプリケーション処理と通信機能を1チップに統合

最初に登場するチップは、nRF7120とnRF7120Eだ。どちらもWi-Fi、2.4 GHz帯のマルチプロトコル無線通信機能、ホストプロセッサーを1つのデバイスに統合している。従来のNordic nRF70シリーズ製品は、同社のBluetooth LE SoCを採用した設計に低消費電力Wi-Fiを追加するための、Wi-FiコンパニオンICだった。新しいアーキテクチャーでは、別途ホストマイクロコントローラーを用意する必要がなくなり、設計を簡素化するとともに、基板面積と必要な部品点数を削減できるようにすることを目指している。

Nordicによると、両SoCの接続時の平均電流は、DTIM 10で2.4 GHz帯の場合は14マイクロアンペア、5 GHz帯の場合は8マイクロアンペアだ。ターゲット・ウェイク・タイムと、専用の低消費電力受信機能を使ったWi-Fi省電力機能は、nRF Connect SDKでデフォルトで有効になっている。これらの機能を有効にすると、既存のインフラを利用しながらデバイスをネットワークに接続したままにでき、送信と送信の間の電流消費を低く抑えられる。これは、Nordicがバッテリー駆動のWi-Fi機器で実現を目指す動作パターンの基盤となる。すなわち、待機時の消費電力が電力予算の大部分を占めることなく、接続を維持できる。

AIハードウェアと同時利用できる無線機能

nRF7120は、2.4 GHz帯と5 GHz帯のデュアルバンドWi-Fi 6に対応する。nRF7120Eは6 GHz帯を追加し、トライバンドWi-Fi 6Eに対応するとともに、Axonニューラル処理ユニットを統合している。標準チップには専用のAIアクセラレーターは搭載されていない。両チップは、256 MHzのArm Cortex-M33アプリケーションプロセッサーに加え、リアルタイム処理や周辺機器のエミュレーション向けに、256 MHzのRISC-Vコプロセッサーを搭載する。4 MBの不揮発性メモリーと、ユーザーが利用できる1 MBのRAMを備え、無線スタック、Matter、ユーザーアプリケーション、ファームウェア更新用の容量を確保している。

Nordicによると、Axon NPUは機械学習モデルをCortex-M33単体の場合と比べて10~17倍の速度で実行できる。これにより、バッテリー駆動機器でのキーワード検出、異常検知、画像分類が実用的になる。nRF7120Eは、センサーフュージョンモデルや音声モデルもローカルで実行できる。こうした処理をチップ上で行うことで、推論結果だけをWi-Fi経由で送信でき、消費電力と必要な帯域幅を削減できる。

開発者はNordicのNeutonソフトウェアを使い、自社のデータから超小型モデルを構築し、アプリケーションプロセッサーだけで推論を実行することもできる。このソフトウェアを使えば、専用アクセラレーターを搭載しない標準のnRF7120でも、デバイス上で推論を行える。nRF Cloudは、モデルの無線経由での更新に対応する。

Wi-Fi無線と2.4 GHz帯のマルチプロトコル無線は、それぞれ独立したRFブロックと処理ブロックを備え、同時に受信できる。そのため、製品はWi-Fiでクラウドとの接続を維持しながら、Bluetooth LEまたはThreadの通信も引き続き待ち受けられる。両チップはMatterとNFCに対応し、NordicのnRF54およびnRF70シリーズと同じnRF Connect SDKを使用する。Wi-Fi経由でMatterを利用するデバイスでは、Bluetooth LEがコミッショニングを担い、Wi-Fiがネットワーク接続を提供する。

Nordicは、バッテリー駆動のスマートホームハブ、Matterブリッジ、Threadボーダールーター、スマートロック、セキュリティパネル、ウェアラブル機器、産業用センサーを対象としている。こうした設計では、複数のデバイスに機能を分散させるのではなく、統合された無線機能とアプリケーションプロセッサーを活用できる。

モジュールの選択肢と初期サンプル提供

nRF7120モジュールは、いずれかのSoCに、RF整合回路とフィルター、送受信スイッチとダイプレクサー、64 MHzの水晶振動子、シールド、PCBアンテナを組み合わせ、10 × 14 mmのパッケージに収めている。ピン互換のnRF7120-LAAAおよびnRF7120E-LAAAの各バリアントを使えば、基板を再設計することなく、デュアルバンドWi-Fi 6と、Axonアクセラレーションを備えたトライバンドWi-Fi 6Eとの間で切り替えられる。Nordicはこのモジュールについて、FCC、CE、日本の認証取得を計画しているが、これらの認証はまだ完了していない。

nRF71シリーズは一部の顧客向けにサンプル提供が始まっており、製品ページでは一般販売ではなく、プロジェクト単位での初期サンプル提供と説明されている。したがって今回の発表では、1チップに機能を統合した詳細なアーキテクチャーが示された一方、当初の提供範囲は限られている。統合無線機能、アプリケーションプロセッサー、オプションのAxonアクセラレーションが、最終的なバッテリー駆動製品にどう生かされるかは、初期の顧客プロジェクトを通じて明らかになる。

レオ・パークは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントであり、AIハードウェアスタートアップ、エッジコンピューティング、そして集中型データセンターの外部で人工知能が展開される方法を変えている新しいチップアーキテクチャを扱っている。彼の仕事は、新しいシリコン設計、エッジインフェレンスプラットフォーム、エネルギー効率の高いシステムが、大規模なAIの経済性と実現可能性をどのように変えているかに焦点を当てている。
エンジニアリングに基づいた正確な視点で、レオはスタートアップが特殊なプロセッサを構築し、メモリと電力消費を最適化し、データが生成される場所に近い場所でリアルタイムのAIワークロードを可能にしている方法を調査している。彼は、ロボティクス、自律システム、産業用IoT、デバイス内インテリジェンスなどの適用されたユースケースに特に注意を払っている。ここで、エッジAIは有形的なパフォーマンスとコストの利点を提供する。
レオ・パークによって執筆された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって技術的な正確性、明確性、そして急速に進化しているAIハードウェアとエッジコンピューティングの風景に対する責任ある報道を確保するためにレビューされる。