降低功耗、热能产生和费用 免费芯片更低的TCO

在现今 AI 驱动的经济环境中，可靠性不再是额外的优势，而是基本门槛。AI应用已经进入工厂生产线、智能城市与配送机器人，一秒的停顿可能导致生产线中断、违法安全规则或客户信任流失，而代价可能高达数百万美元。任何无法全天候稳定运行的AI系统，在现实世界中都无法真正应用。

AI在边缘运算环境中必须符合四大严格条件：1. 延迟低于100毫秒。2. 99.999% 的稳定运行时间。3. 功耗保持在5-20W。4. 接面温度低于85°C。如果这些条件无法满足，AI系统可能会过热、速度下降，甚至现场运行时发生故障。

基于GPGPU架构的AI系统通常难以符合这些条件，功耗超过40W，不仅超出机器人电池负荷，也让风扇、散热片与通风系统成为必要配置，导致噪音增加、成本上升，导致因额外故障点提高维护需求。此外，其对云端运算的依赖导致带宽费用与延迟问题，影响实际应用效能。

DEEPX重新定义AI硬件的标准。DX-M1芯片在功耗低于3W的情况下，提供可媲美 GPGPU的AI精准度。在 YOLOv7 33 FPS工作负载下，DX-M1的温度稳定于61.9°C，而某知名竞争对手则高达113.5°C，已达过热降频门槛。

在最高负载下，DX-M1仍能保持75.4°C，并以59 FPS运行，而对手产品仅达32 FPS，温度更高达114.3°C。这显示 DX-M1 在效能上提升84%，而温度比对手温度低38.9C，不仅提高稳定性，也确保长期可靠运行。

DX-M1透过巧妙的架构设计，平衡速度与稳定性，不同于一些无DRAM设计的NPU，只依赖片上SRAM，导致过热、延迟增加与生产良率下降，DX-M1结合高效SRAM与LPDDR5 DRAM，确保AI运算稳定流畅，同时降低90%的硬件与耗电量成本。

隐藏的AI硬件成本：不只是标价

DEEPX近期协助两家企业开发AI工厂机器人与本地服务器系统，初期规划采40W GPGPU，但测试后发现以下隐藏成本：1. 若40W GPGPU持续运行5年，光是电费成本就超过DX-M1芯片价格的两倍。2. 高温环境需要散热系统，额外消耗电力并增加维护负担。3. 即使硬件免费，长期运行成本仍超过DX-M1的两倍以上。

这些企业在测试多家NPU供应商后，发现DX-M1在功耗、散热与精准度方面最符合大规模应用需求。与 GPGPU系统相比，DX-M1在5年内可降低约94%的电力与散热成本，大幅减少长期营运开支。

AI发展不仅关乎算力或模型规模，更重要的是能否提供稳定、可预测的性能，确保AI在现实环境中成功运行。无论是智能工厂、智能城市或机器人应用，哪怕一秒的延迟，都可能导致系统故障、风险增加或企业信任下降。因此，可靠性不仅重要，更是AI长期成功的关键。

透过DEEPX DX-M1芯片，降低能耗、缩减长期运行成本，打造真正能独立运行、稳定可靠、不间断运作的 AI解决方案。欲了解更多关于DEEPX，欢迎浏览官方网站，或者是追踪LinkedIn获取第一手消息。