降低功耗、熱能產生和費用 免費晶片更低的TCO

在現今 AI 驅動的經濟環境中，可靠性不再是額外的優勢，而是基本門檻。AI應用已經進入工廠生產線、智慧城市與配送機器人，一秒的停頓可能導致生產線中斷、違法安全規則或客戶信任流失，而代價可能高達數百萬美元。任何無法全天候穩定運行的AI系統，在現實世界中都無法真正應用。

AI在邊緣運算環境中必須符合四大嚴格條件：1. 延遲低於100毫秒。2. 99.999% 的穩定運行時間。3. 功耗保持在5-20W。4. 接面溫度低於85°C。如果這些條件無法滿足，AI系統可能會過熱、速度下降，甚至現場運行時發生故障。

基於GPGPU架構的AI系統通常難以符合這些條件，功耗超過40W，不僅超出機器人電池負荷，也讓風扇、散熱片與通風系統成為必要配置，導致噪音增加、成本上升，導致因額外故障點提高維護需求。此外，其對雲端運算的依賴導致頻寬費用與延遲問題，影響實際應用效能。

DEEPX重新定義AI硬體的標準。DX-M1晶片在功耗低於3W的情況下，提供可媲美 GPGPU的AI精準度。在 YOLOv7 33 FPS工作負載下，DX-M1的溫度穩定於61.9°C，而某知名競爭對手則高達113.5°C，已達過熱降頻門檻。

在最高負載下，DX-M1仍能保持75.4°C，並以59 FPS運行，而對手產品僅達32 FPS，溫度更高達114.3°C。這顯示 DX-M1 在效能上提升84%，而溫度比對手溫度低38.9C，不僅提高穩定性，也確保長期可靠運行。

DX-M1透過巧妙的架構設計，平衡速度與穩定性，不同於一些無DRAM設計的NPU，只依賴片上SRAM，導致過熱、延遲增加與生產良率下降，DX-M1結合高效SRAM與LPDDR5 DRAM，確保AI運算穩定流暢，同時降低90%的硬體與耗電量成本。

隱藏的AI硬體成本：不只是標價

DEEPX近期協助兩家企業開發AI工廠機器人與本地伺服器系統，初期規劃採40W GPGPU，但測試後發現以下隱藏成本：1. 若40W GPGPU持續運行5年，光是電費成本就超過DX-M1晶片價格的兩倍。2. 高溫環境需要散熱系統，額外消耗電力並增加維護負擔。3. 即使硬體免費，長期運行成本仍超過DX-M1的兩倍以上。

這些企業在測試多家NPU供應商後，發現DX-M1在功耗、散熱與精準度方面最符合大規模應用需求。與 GPGPU系統相比，DX-M1在5年內可降低約94%的電力與散熱成本，大幅減少長期營運開支。

AI發展不僅關乎算力或模型規模，更重要的是能否提供穩定、可預測的性能，確保AI在現實環境中成功運行。無論是智慧工廠、智慧城市或機器人應用，哪怕一秒的延遲，都可能導致系統故障、風險增加或企業信任下降。因此，可靠性不僅重要，更是AI長期成功的關鍵。

透過DEEPX DX-M1晶片，降低能耗、縮減長期運行成本，打造真正能獨立運行、穩定可靠、不間斷運作的 AI解決方案。欲了解更多關於DEEPX，歡迎瀏覽官方網站，或者是追蹤LinkedIn獲取第一手消息。