简介
DX-M1 AI加速器M.2模块是一款采用标准M.2接口的高性能AI加速器模块，将服务器级的25 TOPS INT8推理算力带入边缘端。以仅2-5瓦的超低功耗运行，板载4GB LPDDR5内存，完美兼容x86与ARM架构平台，包括树莓派5、LattePanda等流行单板计算机。通过提供完整的DXNN® SDK工具链，支持PyTorch、ONNX、TensorFlow等主流框架模型的快速部署，极大降低了在智能机器人、工业视觉、自动驾驶及视频分析等场景中实现高效AI应用的门槛。
服务器级性能，边缘端低功耗运行
DX-M1 AI加速器M.2模块提供高达25 TOPS的INT8计算性能，足以流畅运行复杂的视觉识别、自然语言处理等深度学习模型。其创新之处在于实现了性能与功耗的绝佳平衡，典型功耗仅为2-5瓦，解决了边缘设备对高算力和低功耗的双重需求。使得设备在严苛的现场环境中也能保持稳定可靠的AI推理能力，无需依赖云端，保障了数据隐私和实时性。
标准接口广泛兼容，即插即用快速集成
采用全球通用的M.2 M-Key接口（2280尺寸）和PCIe Gen3 x4协议（兼容x1模式），DX-M1具备出色的平台适应性。无论是基于x86的工业电脑、NUC，还是基于ARM架构的树莓派5、LattePanda等开发板，用户均可通过熟悉的M.2插槽轻松安装，实现“即插即用”的AI能力升级，大幅缩短了硬件集成周期。
DX-M1 芯片核心架构与外设接口示意图完整工具链支持，简化模型部署全流程
配套的DXNN® SDK提供从模型转换、优化到运行时管理的全流程工具。支持PyTorch、ONNX、TensorFlow、TensorFlow Lite、Keras等多种训练框架，开发者可将已有模型快速编译并优化，高效部署到DX-M1上运行。这套工具链有效解决了不同框架模型在边缘设备上的移植难题，降低了AI应用开发的工程复杂度。
工业级可靠性，适应严苛工作环境
DX-M1的设计遵循工业标准，支持-25°C至85°C的宽温工作范围（25°C至65°C无降频），能够胜任工业现场、户外安防等对温度要求较高的应用场景。其坚固的硬件设计和稳定的驱动支持，确保了在连续运行条件下的长期可靠性，满足OEM厂商和系统集成商对产品品质的严格要求。
应用场景
- 智能机器人： 为服务机器人、AGV小车提供实时的视觉SLAM、障碍物识别和路径规划能力。
- 工业视觉： 在生产线上实现高速、高精度的零件质检、缺陷检测和生产安全监控。
- 智能安防： 在NVR或边缘视频分析盒中实现多人脸识别、车辆属性分析、视频结构化处理。
- 无人设备： 赋能无人机和自动驾驶平台，进行实时环境感知和决策。
特性
- 强大性能：25 TOPS INT8 AI推理算力
- 超低功耗：典型功耗2W - 5W
- 标准接口：M.2 M-Key (2280尺寸)，兼容PCIe Gen3 x4 (支持x1模式)
- 板载内存：4GB LPDDR5 + 1Tbit QSPI NAND Flash
- 广泛兼容：支持x86与ARM架构，完美适配树莓派5/LattePanda
- 框架支持：PyTorch, ONNX, TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, XGBoost
- 操作系统：Windows 10/11, Ubuntu 20.04/22.04 LTS
- 高效部署：提供完整的DXNN® SDK，涵盖编译、优化、运行时全流程
- 工业级可靠：工作温度范围-25°C ~ 85°C
技术规格
- 处理器性能：25 TOPS (INT8)
- 接口：M.2 M-Key， PCI Express Gen3 x4 (兼容x1模式)
- 内存：4GB LPDDR5，1Tbit QSPI NAND Flash
- 功耗：2W ~5W
- 电源范围：3.3V±5%
- 框架支持：PyTorch, ONNX, TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, XGBoost
- 操作系统：Windows 10/11, Ubuntu 20.04/22.04 LTS
- 工作温度：-25°C ~ 85°C (可降频)；25°C ~ 65°C (无降频)
- 产品尺寸：22 mm x 80 mm x 4.1 mm
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