Южнокорейский стартап Deepx, по сообщению ресурса CNX Software, выпустил компьютер DX-AIPlayer небольшого форм-фактора, предназначенный для решения ИИ-задач на периферии. В устройстве соседствуют процессор Intel поколения Alder Lake-N и фирменный ускоритель DX-M1.

Новинка заключена в корпус с габаритами 95 × 95 × 55 мм, а масса составляет около 450 г. Установлен чип Intel Processor N97 с четырьмя ядрами (без многопоточности), работающими на частоте до 3,6 ГГц (TDP — 12 Вт). Объём оперативной памяти LPDDR5 составляет 8 Гбайт с возможностью расширения до 16 Гбайт. Вместимость флеш-накопителя eMMC — 64 или 128 Гбайт.

Упомянутый ускоритель Deepx DX-M1 выполнен в виде модуля M.2 2280 M-Key с интерфейсом PCIe 3.0 x4. Он располагает 4 Гбайт памяти LPDDR5 и чипом QSPI NAND на 1 Гбит, а TDP составляет 5 Вт. Заявленная ИИ-производительность достигает 25 TOPS в режиме INT8.

Источник изображения: Deepx

В оснащение мини-компьютера входит двухпортовый 1GbE-контроллер; опционально может быть добавлен комбинированный адаптер Wi-Fi/Bluetooth (M.2 2230 E-key). Есть интерфейсы HDMI 2.0b и DisplayPort 1.2 для вывода изображения, три порта USB 3.1 Type-A, два гнезда RJ45 для сетевых кабелей, два последовательных порта (RS-232/422/485), а также 3,5-мм аудиогнёзда. Питание (12 В) подаётся через DC-разъём. Возможен монтаж на стену или монитор посредством крепления VESA. Диапазон рабочих температур — от 0 до +60 °C.

Говорится о поддержке ОС Windows 10/11, Ubuntu (20.04/22.04/24.04 LTS) и Yocto Project (v5.1), а также популярных фреймворков, включая PyTorch, TensorFlow, ONNX, Keras и Ultralytics YOLO. Цена составляет $995 за версию с 8 Гбайт ОЗУ.

Изменение графика разработки ИИ-ускорителя Tesla следующего поколения, по сообщению ресурса DigiTimes, привело к тому, что южнокорейская компания DeepX вынуждена отложить выпуск своих чипов DX-M2, массовое производство которых изначально было запланировано на II квартал 2027 года.

Отмечается, что задержки возникли с разработкой изделия Tesla AI6. Предполагается, что это решение будет применяться для поддержания разнообразных нагрузок в инфраструктуре Tesla, включая платформы автономного вождения, системы человекоподобного робота Optimus и дата-центры для ИИ-задач. В 2025 году Tesla подписала контракт с Samsung на изготовление AI6 вплоть до декабря 2033-го: стоимость соглашения составляет $16 млрд. Первоначальный договор предусматривал производство около 16 тыс. пластин в месяц, однако затем Tesla запросила дополнительно 24 тыс. пластин, что в сумме предполагает объем до 40 тыс. пластин ежемесячно.

Для Tesla AI6 планируется применение 2-нм техпроцесса Samsung. По такой же методике будут выпускаться чипы DeepX DX-M2. Для обоих этих изделий оговорено использование услуги Multi-Project Wafer (MPW), при которой на одной кремниевой пластине в рамках получения прототипов размещаются изделия нескольких разных заказчиков. Такой подход позволяет снизить затраты на разработку перед организацией массового производства.

Однако, по информации DigiTimes, с выходом Tesla AI6 на этап MPW возникли задержки. С чем именно связаны сложности, не уточняется. Отраслевые эксперты полагают, что пересмотр графика может быть обусловлен изменением сроков инвестиций в автономные транспортные средства, роботизированные платформы и суперкомпьютеры с ИИ. Компания Samsung отказалась от комментариев, сославшись на конфиденциальность проектов заказчиков.

Между тем из-за задержек Tesla выпуск чипов DeepX DX-M2 по программе MPW, который планировалось начать в апреле, переносится на более поздний срок. В соответствии с новым графиком, тестирование качества этих решений будет организовано не ранее III квартала текущего года. Ожидается, что DX-M2 обеспечит ИИ-производительность на уровне 80 TOPS при максимальном энергопотреблении примерно 5 Вт. Чип поддерживает память LPDDR5X. Утверждается, что процессор способен работать с ИИ-моделями, насчитывающими до 100 млрд параметров.

Южнокорейский стартап Deepx, специализирующийся на разработке чипов для задач ИИ, анонсировал ускорители DX-H1 V-NPU, DX-H1 Quattro и DX-M1 М.2. В основу решений, которые демонстрировались на недавней выставке CES 2026 в Лас-Вегасе (Невада, США), положен нейропроцессорный узел Genesis NPU.

Устройство DX-H1 V-NPU предназначено для выполнения операций, связанных с обработкой видеоматериалов: это может быть декодирование, кодирование, перекодирование и пр. Утверждается, что новинка обеспечивает снижение стоимости оборудования примерно на 80 % и сокращение энергопотребления на 85 % по сравнению с решениями на базе GPU при той же плотности каналов.

Ускоритель выполнен в виде низкопрофильной карты расширения PCIe 3.0 x16 (x8 на уровне сигналов). Он оснащён двумя аппаратными видеокодеками и двумя NPU с общей производительностью до 50 TOPS (INT8) при инференсе в реальном времени. Возможно декодирование 64 каналов H.264/265 (1080р; 30 к/с) и кодирование 32 каналов H.264/265 (1080р; 30 к/с). Секция кодирования имеет доступ к 16 Гбайт памяти LPDDR5, секция NPU — к 8 Гбайт. Упомянуты интерфейс HDMI 2.0 и флеш-модуль eMMC вместимостью 32 Гбайт. Максимальное энергопотребление составляет 40 Вт.

Решение DX-H1 Quattro, в свою очередь, оснащено четырьмя NPU с суммарной производительностью до 100 TOPS (INT8). В оснащение входят 16 Гбайт памяти LPDDR5. Ускоритель, выполненный в виде карты PCIe 3.0 x16, предназначены для выполнения ИИ-задач в дата-центрах и на периферии. Энергопотребление равно 20 Вт, диапазон рабочих температур простирается от -25 до +85 °C. Говорится о совместимости с Windows и различными вариантами Linux, включая Ubuntu.

Изделие DX-M1 М.2 представляет собой ИИ-ускоритель в виде модуля М.2 2280, выполненный на чипе DX-M1. ИИ-производительность — до 25 TOPS, а энергопотребление не превышает 5 Вт. Используется интерфейс PCIe 3.0 x4. Говорится о возможности применения устройства в системах с архитектурой х86 и Arm. Диапазон рабочих температур — от -25 до +85 °C. Упомянута совместимость с Windows 11 и Ubuntu 22.04.

Южнокорейская DeepX, разрабатывающая ИИ-ускорители, заключила соглашение с китайским гиперскейлером Baidu. Компании намерены оптимизировать разрабатываемую Bailu ИИ-платформу Ernie LLM для оборудования DeepX, сообщает EE Times. В DeepX заявляют, что речь идёт о первом официальном сотрудничестве компании с одной из ключевых китайских ИИ-экосистем.

Интеграция ускорителей DeepX с моделями Baidu PaddlePaddle и Ernie позволят южнокорейской компании получить прямой доступ к одному из крупнейших сообществ разработчиков ИИ в Китае. Это ускорит выход стартапа на китайский рынок и обеспечит надёжную проверку его технологий одним из мировых лидеров в сфере искусственного интеллекта.

Недавно компания привлекла Morgan Stanley для управления очередным раундом финансирвоания. В прошлом году в ходе раунда финансирования серии C компания привлекла порядка $80 млн, теперь, по данным Bloomberg, она намерена получить значительно больше — незадолго до выхода на IPO в 2027 году. Компания считает себя конкурентом NVIDIA в некоторых секторах.

PaddlePaddle представляет собой открытую платформу для глубокого обучения, разработанную компанией Baidu. Она является ключевым фреймворком для ИИ в Китае и представляет собой аналог западным решениям вроде PyTorch или Jax. PaddlePaddle включает готовые предобученные модели, инструменты для разработки и оптимизации ИИ-приложений.

В экосистеме PaddlePaddle более 10 млн разработчиков и 200 тыс. предприятий, которые работают над сценариями использования ИИ для обработки зрения, речи и естественного языка. Также предлагается «бесшовная интеграция» с китайскими облачными платформами.

Источник изображения: DeepX

Китай — один из крупнейших быстрорастущих рынков ИИ в мире, особенно в сфере промышленного ИИ, робототехники и умных устройств. Выход на китайский рынок при поддержке Baidu даёт DeepX возможность быстро масштабировать внедрение. Поэтому изначально партнёрство в рамках технологической системы PaddlePaddle будет сосредоточено на промышленном ИИ. Планируется, что компании станут совместно разрабатывать промышленные продукты, обеспечив совместимость технологий.

Сообщается, что компании сосредоточатся на промышленных приложениях для распознавания символов (OCR), дронов, робототехники, также изучаются и варианты инновационного использования — в умных городах, автопромышленности и потребительской электронике. Сотрудничество закладывает основу для широкого внедрения ИИ в секторах, где энергоэффективность имеет критически важное значение.

Перед подписанием соглашения DeepX продемонстрировала работу ускорителя DX-M1 с моделями Baidu — PP-OCR пятого поколения и VLM. Теперь команды Baidu, включая PaddlePaddle и Ernie, будут адаптировать свои модели для чипов DX-M1 и будущего DX-M2. Прототипы DX-M2, выполненные по 2-нм техпроцессу Samsung, собираются использовать для демонстрации крупной модели ERNIE-4.5-VL-28B-A3B.

DeepX также собрала 10 моделей на базе OpenVino для DX-M1, чтобы их можно было использовать совместно с экосистемой PaddlePaddle. По имеющимся данным, существующие клиенты DeepX в Китае работают в сфере промышленных ПК, робототехники и модулей интеллектуальных камер. Благодаря экосистеме Baidu предполагается ускорить коммерческое внедрение, начиная с текущего года.

Компания Virtium Embedded Artists анонсировала вычислительный модуль iMX8M Mini DX-M1 SoM, предназначенный для использования в составе систем машинного зрения с поддержкой ИИ. Это могут быть дроны, платформы видеонаблюдения и обеспечения безопасности, средства автоматизированного контроля и мониторинга, транспортные комплексы и пр.

В основу изделия положен чип NXP i.MX 8M Mini с четырьмя ядрами Arm Cortex-A53 с тактовой частотой 1,6 ГГц (индустриальная версия) или 1,8 ГГц (коммерческий вариант) и ядром реального времени Cortex-M4F с частотой 400 МГц. Предусмотрены графические блоки Vivante GC320 2D GPU и Vivante GCNanoUltra 2D/3D GPU с поддержкой OpenVG 1.1, OpenGL ES 2.0, а также VPU-модуль с возможностью декодирования видео 1080p60 H.265, H.264, VP8, VP9 и кодирования материалов 1080p60 H.264, VP8. Объём оперативной памяти LPDDR4-3000 составляет 2 Гбайт, вместимость встроенного флеш-накопителя eMMC — 16 Гбайт.

Источник изображения: Virtium Embedded Artists

Особенностью новинки является наличие ИИ-ускорителя Deepx DX-M1 AI Booster, обеспечивающего производительность до 25 TOPS. Этот NPU функционирует на частоте 1 ГГц и использует 4 Гбайт памяти LPDDR5-5600.

Модуль iMX8M Mini DX-M1 наделён сетевым 1GbE-контроллером Realtek RTL8211FDI, а опционально может быть добавлен адаптер Murata LBEE5HY2FY (2FY), отвечающий за поддержку Wi-Fi 6E (802.11a/b/g/n/ac/ax) и Bluetooth 5.4 (BR/EDR/BLE). Предусмотрены интерфейс SDIO на основе чипсета Infineon CYW55513, а также интерфейсы MIPI CSI (4 линии) и MIPI-DSI (4 линии; до 1080p60). Изделие имеет размеры 82 × 50 × 5 мм. Диапазон рабочих температур у индустриальной версии простирается от -40 до +85 °C, у коммерческой — от 0 до +70 °C. Для модуля iMX8M Mini DX-M1 будет доступна сопутствующая плата с набором разъёмов, включая порты USB.