DEEPX
低功耗 NPU，讓 AI 直接跑在裝置上
DEEPX 是一家總部位於韓國的無晶圓廠公司，專注於研發低功耗神經網路處理器（NPU）晶片。其代表產品 DX‑M1 以高效能、低功耗的特性，適合在裝置端直接執行視覺辨識與生成式 AI 工作負載。這類晶片能在不依賴雲端運算的情況下，於機器人、智慧相機與工業系統等應用中即時處理影像與感測資料，降低延遲、提升隱私安全，同時減少能源消耗。
解決什麼問題
傳統的 AI 推論多仰賴高功耗的 GPU 或雲端伺服器，對於需要即時回應且受限於電力供應的邊緣裝置而言成本與效能皆不理想。DEEPX 的 NPU 以專為視覺與生成式模型優化的硬體架構，提供高效的矩陣運算與卷積加速，讓機器人能在本地完成物件偵測、姿態估計等任務，智慧相機則能即時產生高品質影像增強或背景移除，工業系統則可在現場即時分析缺陷或異常，避免資料傳輸瓶頸與資訊洩漏。
適合誰、怎麼用
- 機器人開發者：在機械手臂或移動機器人上嵌入 DX‑M1，即可在本機完成視覺導航與動作規劃。
- 智慧相機製造商：將 NPU 整合至相機模組，提供即時影像分析與生成式影像處理功能。
- 工業自動化工程師：在生產線的檢測站部署低功耗 NPU，實現即時缺陷偵測與品質監控。
使用方式相當直接：開發者只需透過 DEEPX 提供的 SDK 與模型轉換工具，將常見的深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）模型匯入，然後在目標硬體上部署，即可享受即時、低功耗的 AI 推論效能。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話低功耗 NPU 為邊緣 AI 提供了實用且安全的解決方案。
— theai 編輯團隊
主要功能
- 低功耗運算
- 視覺與生成式 AI 加速
- 支援主流深度學習框架
- 即時邊緣推論
- 多樣化工業與機器人應用
如何使用 DEEPX
- 機器人或智慧相機廠商洽詢 DEEPX 導入。
- 採用 DX-M1 低功耗 NPU 晶片。
- 在裝置端直接執行視覺辨識與生成式 AI。
- 做物件偵測與姿態估計。
- 免依賴雲端降低延遲。
- 減少能源消耗並提升隱私。
- 依官方方案洽詢導入。
適用場景
- 機器人即時視覺辨識
- 智慧相機即時影像增強
- 工業系統即時缺陷偵測
DEEPX 的優點與缺點
優點
- 能效高、延遲低、隱私保護
- 易於整合 SDK
- 支援多種 AI 任務
缺點
- 目前產品線較單一
- 需自行開發應用程式
DEEPX 常見問題
DEEPX 的 NPU 能支援哪些 AI 模型？
DEEPX 提供的 SDK 可將 TensorFlow、PyTorch 等主流框架的卷積神經網路與生成式模型轉換，支援常見的影像分類、物件偵測與圖像生成任務。
這些晶片的功耗大約是多少？
具體功耗會依應用與模型大小而異，但 DX‑M1 設計目標是以毫瓦等級的功耗完成視覺推論，遠低於傳統 GPU。
是否需要額外的硬體平台才能使用？
DEEPX 提供參考設計板，開發者可直接在該參考板上測試，之後再將 NPU 整合至自家產品的硬體平台。
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