deepx算力卡，功耗不到3w！搭载rk3588实测，25tops加持，助力ai视觉升级！ -pg直营网

▍算力强劲，小巧低耗

dx-m1bnm5604是一款基于deepx dx-m1处理器设计的高性能、低功耗ai算力加速卡，具有如下特点：

极致算力：基于高性能ai架构，支持int8，算力高达25tops。

高速存储：板载2片lpddr5，总容量高达4gbyte，数据吞吐大。

极速传输：支持pcie 3.0(4lane)，具备高吞吐量输入输出能力，保障任务流畅运行。

超低功耗：最低功耗仅2.69w，绿色节能，散热压力小。

小巧便携：尺寸仅为80*22*4.7mm，重量约9.7g，易于嵌入各种设备。

框架兼容：全面支持tensorflow、pytorch、onnx、keras等主流深度学习框架。

▍硬核实测，性能炸裂

为了验证适配效果，我们在dx-m1 m.2 ai算力加速卡上运行了经典的yolov5s目标检测模型，测试数据显示，在运行yolov5s模型时，平均处理帧率高达652.8fps，性能表现很优秀。

根据官方数据手册，dx-m1算力加速卡运行各类ai模型的功耗及推理性能(fps)如下：

在运行yolov9t模型时，功耗最低仅2.69w，展现了出色的能效控制能力。这种低功耗特性使得该方案特别适合对功耗敏感的边缘部署场景。

▍全栈工具，开发无忧

deepx提供了完善的dxnn软件框架和工具链，大幅降低开发门槛，助力开发者快速落地。

ai模型编译环境(compile environment)

包含dx-com、dx-tron、dx-model zoo。其中dx-com是deepx sdk中的编译器，能够根据onnx模型和json配置文件生成经过硬件优化的.dxnn二进制文件，从而在deepx npu上实现低延迟、高效率的推理运算。

ai模型运行环境(runtime environment)

包含dx-app、dx-stream、dx-rt等。其中dx-rt（运行时）通过固件和设备驱动与deepx npu直接交互，利用pcie接口实现主机与npu之间的高速数据传输，并为应用程序提供c/c 和python api以进行推理控制。

▍工业优选，场景落地

deepx算力加速卡引出m.2 key m接口，可适配创龙科技rk3576、rk3588等工业单板机及创龙科技rk3576等工业评估板，亦可通过m.2转pcie转接板与创龙科技rk3588等工业评估板搭配使用。

目前，创龙科技已完成rk3588工业评估板 dx-m1评估套件的适配工作，可提供详细测试步骤文档。

rk3588负责多任务调度与复杂逻辑处理，dx-m1专注高负载ai推理，该组合可广泛应用于智能机器人、工业视觉检测、输电线路巡检、铁路巡防等场景，为端侧ai部署提供强劲算力支撑。