Akida 2 技術平臺是一個可擴展的神經處理單元（NPU），用於加速嵌入式平臺上的邊緣人工智慧（AI）應用與使用情境。Akida 2 採用獨特的類神經形態處理範例，透過利用資料集與神經模型中的稀疏性，能顯著降低運算複雜度。這使得 Akida 僅需針對那些對結果有貢獻的資料部分進行計算，並以脈衝或事件驅動的神經網路來實現。這種方法可將通用的卷積神經網路（CNN）轉換為高效的事件驅動神經網路，在功耗效率方面實現數個數量級的提升。這項關鍵能力使推論所需的功耗降低了一個數量級。傳統上，類神經形態運算是以類比方式實現的，而 BrainChip 的 Akida 關鍵創新則是以完全數位元化的方式設計，使其能夠整合進標準的數位系統單晶片（SoC）設計中。
Akida 2 平臺透過 NPU 計算節點的網狀網路實現可擴展性，將記憶體與運算分散於整個陣列中。這使得每個節點內的每一層都能進行高效的「近記憶體」運算，而網狀結構則可提供可擴展的運算資源，以擴展所處理網路的效能與規模。高效的事件處理、近記憶體運算與可擴展的運算架構相結合，為消費性與穿戴式產品開發者提供了極致節能的邊緣 AI 處理解決方案。Akida 2 的最小實作版本為 Akida pico，一個小於 1 平方毫米、功耗低於 1 毫瓦的核心，能支援極低成本與功耗的應用需求。
BrainChip 的 Akida 將邊緣 AI 處理能力擴展至數位製程所能達到的最低功耗水準，以推動低功耗、低成本的裝置端 AI 普及，使其能整合進智慧型消費性與家用產品中。