M.2-KI-Beschleunigungsmodul DX-M1

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            M.2-KI-Beschleunigungsmodul DX-M1
                    Die Module von DEEPX bieten eine hocheffiziente KI-Beschleunigung mit einer Leistung von 25 TOPS
    

Das M.2-Modul DX-M1 von DEEPX bringt KI-Inferenz auf Serverniveau direkt auf Edge-Geräte. Mit einer Leistung von 25 TOPS bei nur 1 W bis 5 W erreicht das Modul eine 20-mal bessere Leistungseffizienz (FPS/W) als GPGPUs, wobei die KI-Genauigkeit auf GPU-Niveau bleibt.

Das Modul zeichnet sich durch einen hervorragenden thermischen Wirkungsgrad aus und ermöglicht eine optimale Leistung in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen ohne Drosselung. Aus Sicht der Gesamtbetriebskosten (TCO) senkt es die Stromkosten im Vergleich zu GPGPU-Lösungen um 94 % und ermöglicht so einen zuverlässigen und kostengünstigen Einsatz.

Die standardmäßige M.2-Schnittstelle bietet außergewöhnliche Vielseitigkeit für alle Computerplattformen – von SBCs und SoMs bis hin zu Industrie-PCs. Dadurch entfällt die Abhängigkeit von der Cloud und Hochleistungs-KI wird für verschiedene Hardware-Ökosysteme zugänglich.

Software-Zugang: Das DXNN®-SDK steht unter https://github.com/DEEPX-AI zum Download bereit. Um auf die Kompilierungsfunktionen zugreifen zu können, müssen sich die Kunden des M.2-Moduls DX-M1 für das DEEPX-Entwicklerportal registrieren, indem sie sich mit ihrer Produktseriennummer an sales@deepx.ai wenden.

Technischer Support: Umfassenden technischen Support, dedizierte technische Unterstützung und Modelloptimierungsdienste bietet das DX-TechBridge-Programm unter sales@deepx.ai, eine umfassende Support-Lösung, die KI-Innovationen vom ersten Prototyp bis zur Serienfertigung unterstützt.

Merkmale/Funktionen

KI-Leistung: 25 TOPS bei 1 W bis 5 W Stromverbrauch
Speicher: 4 GB LPDDR5 (2 GB x 2 EA) + 1Gbit NAND-Flash-Speicher
Formfaktor: M.2 2280 M-Key (22 mm x 80 mm x 4,1 mm)

Schnittstelle: PCIe Gen.3 x4 mit universeller Host-Kompatibilität (x86, ARM)
Betriebstemperatur: -25 °C bis +85 °C (gedrosselt), -25 °C bis +65 °C (nicht gedrosselt)
Software-Unterstützung: Kompatibilität mit TensorFlow, PyTorch, ONNX, Keras-Framework

Anwendungen/Zielmärkte

Robotik: Autonome Robotersysteme für Gesichtserkennung, Posenerkennung und Multi-KI-Verarbeitung
Intelligente Fabriken: KI-gestützte Automatisierung für Logistikklassifizierung, Kranautomatisierung, Sicherheitsüberwachung und Qualitätskontrolle
KI-Computer: Edge-Dokumentenverarbeitung, mehrsprachige Texterkennung, industrielle Automatisierung und Echtzeit-OCR-Systeme
Intelligente Kameras: Intelligente Überwachungsplattform für Szenenanalyse, demografische Erkenntnisse und Bedrohungserkennung
KI-Netzwerke: Edge-Computing-Lösungen, Hardware für die Fernüberwachung, industrielle IoT-Konnektivität und Mobilfunk-KI-Anwendungen
Smart City: VMS-Integration mit KI-Modellen für Objekterkennung, Schätzung von Menschenmengen, Perimetersicherheit und Verkehrsmanagement