Компания DFRobot представила компактный ИИ-ускоритель DX-M1, предназначенный для обработки задач компьютерного зрения и обнаружения объектов. Устройство выполнено в формате M.2 и занимает один слот на материнской плате. При стоимости 139 долларов оно обеспечивает производительность до 25 TOPS в режиме INT8, потребляя всего 2–5 Вт энергии.
DX-M1 оснащён 4 ГБ оперативной памяти LPDDR5, которая используется для загрузки и обработки моделей. Также предусмотрено 128 ГБ флэш-памяти QSPI NAND для хранения прошивки и скомпилированных моделей. Ускоритель подключается через PCIe Gen 3 и поддерживает PyTorch, TensorFlow, TensorFlow Lite и ONNX. Для работы с ним используется SDK DXNN, позволяющий адаптировать популярные модели, включая YOLO и MobileNet.
Основное назначение устройства — выполнение уже обученных нейросетей. DX-M1 подойдёт для анализа видеопотока в реальном времени, навигации роботов и систем визуального контроля. При этом рассчитывать на запуск больших языковых моделей не стоит. Объёма памяти в 4 ГБ для таких задач недостаточно, а обучать нейросети с помощью этого модуля нельзя.
Ещё одна особенность DX-M1 заключается в том, что его память не подходит для установки операционной системы или хранения обычных файлов. Кроме того, использование слота M.2 под ускоритель лишает возможности установить туда стандартный NVMe-накопитель.
DX-M1 может стать недорогой альтернативой мощным видеокартам для компактных устройств и робототехнических проектов, которым требуется постоянная обработка визуальных данных без высокой нагрузки на энергопотребление.
