В последние годы тема искусственного интеллекта на периферии (Edge AI) набирает всё большую актуальность. Всё больше компаний и разработчиков стремятся интегрировать мощные AI-вычисления непосредственно в устройства, приближая обработку данных к источнику для повышения скорости, безопасности и снижения требований к пропускной способности сетей. Недавно компания Radxa сделала важный шаг в этом направлении, представив M.2 AI-ускоритель с названием AICore AX-M1, построенный на базе чипа Axera AX8850. Это устройство обещает удовлетворить растущие потребности рынка в компактных и производительных решениях для обработки нейронных сетей и мультимедийных задач напрямую на периферии.
Рассмотрим ключевые особенности и преимущества Radxa AICore AX-M1. Устройство выполнено в формате M.2 M Key, что делает его максимально совместимым с широким спектром современного оборудования, включая как x86 платформы от Intel и AMD, так и ARM-устройства, построенные на базе процессоров Rockchip. Размеры платы составляют всего 22 мм на 80 мм — компактный форм-фактор позволяет интегрировать его в разнообразные промышленные системы, промышленные ПК, медиасерверы и прочие устройства, где требуется мощный AI-ускоритель. Сердцем AICore AX-M1 является система на кристалле Axera AX8850, в составе которой восьмиядерный Cortex-A55 процессор и нейропроцессор (NPU) с пропускной способностью 24 TOPS при работе с 8-битными целочисленными данными (INT8).
Такая производительность делает возможным работу с современными глубокими нейросетями в реальном времени, включая задачи компьютерного зрения, распознавания речи, анализа видео и генерации изображений. Дополнительно чип оснащён видеоускорителем, способным обрабатывать видео в формате 8K с кодеками H.264/H.265, а также декодировать 16 потоков 1080p, что открывает широкие возможности для систем видеонаблюдения и многоканального анализа видео. Ещё одной важной характеристикой модуля является 8 ГБ оперативной памяти LPDDR4X, встроенной непосредственно в плату.
Это позволяет ускорить обработку больших и сложных AI-моделей, не прибегая к использованию внешней памяти, что положительно влияет на задержки и производительность системы в целом. Благодаря этому Radxa AICore AX-M1 отлично подходит для задач, где критична скорость вывода результатов — например, для систем автономного управления, умных камер и дата-сборщиков. Для подключения и запуска модуль требует наличия свободного слота M.2 M Key, что делает процесс установки относительно простым. Компания Radxa официально признала совместимость AX-M1 с собственными платами ROCK 5A, 5B, 5B+ и ROCK 5 ITX, при этом поддержка поддерживаемых операционных систем включает популярные дистрибутивы Linux — Ubuntu, Debian, CentOS.
Это открывает большие возможности для интеграторов, системных инженеров и разработчиков, ищущих готовую платформу для быстрого прототипирования и внедрения AI-решений. Запуск и эксплуатация AICore AX-M1 сопровождается наличием специализированного драйвера AXCL runtime, который обеспечивает распознавание устройства системой и возможность его контроля. Для мониторинга состояния и производительности предусмотрена утилита axcl-smi, позволяющая управлять модулем и оценивать его работу в режиме реального времени. Для тестирования и бенчмаркинга машинного интеллекта доступен набор инструментов и примеров кода, в том числе axcl_run_model, который позволяет запускать модели, скомпилированные в формате AXERA .axmodel.
Практическое применение мощности ускорителя продемонстрировано на примере задачи распознавания объектов с использованием YOLOv8 — одного из наиболее современных и оптимизированных алгоритмов компьютерного зрения. Тесты показывают среднюю задержку обработки порядка 4,54 миллисекунд на кадр, что является отличным показателем для выполнения задач объективного детектирования в условиях реального времени. Radxa активно поддерживает разработчиков и интеграторов, предоставляя исчерпывающую документацию на Wiki с подробными руководствами по аппаратной установке, нескольким вариантам настройки драйверов и развертыванию нейросетевых моделей. Для облегчения старта вместе с продукцией доступны образцы кода и инструменты быстрой проверки функциональности, что существенно сокращает время интеграции в конечные решения. Особое внимание стоит уделить широкому спектру поддерживаемых AI-моделей, что делает AICore AX-M1 универсальной платформой.
Модуль способен эффективного запускать крупные языковые модели, такие как Qwen2.5, Llama3.2 и Gemma2, обрабатывать задачи компьютерного зрения с помощью InternVL3, CLIP и семейства YOLO, а также работать с речевыми моделями Whisper и MeloTTS. Кроме того, модуль подходит для генерации изображений посредством Stable Diffusion версии 1.5, что открывает новые горизонты для творческих и промышленных AI-приложений.
При этом, несмотря на впечатляющие технические характеристики, среднее энергопотребление устройства составляет менее 8 Вт. Такой низкий показатель выгодно выделяет AX-M1 на фоне многих конкурентов, особенно для применения в системах, где важно эффективное использование электроэнергии и ограничение тепловыделения. Следует отметить, что по состоянию на июль 2025 года модуль Radxa AICore AX-M1 ещё не появился в открытой продаже, однако продуктовая страница уже доступна на официальном сайте компании. Это позволяет заинтересованным пользователям ознакомиться с полными техническими данными, документацией и начать планирование интеграции новинки в свои проекты. В целом, запуск Radxa AICore AX-M1 с системой на кристалле Axera AX8850 и нейропроцессором производительностью 24 TOPS представляет собой важное событие на рынке периферийных AI-решений.
Компактный форм-фактор, поддержка высокопроизводительных видеокодеков, расширенная поддержка Linux и впечатляющие возможности обработки нейросетей делают модуль идеальным кандидатом для встраивания в современные устройства умного дома, промышленного интернета вещей, систем видеонаблюдения и аналитики, а также телекоммуникационных и робототехнических систем. Переход от централизованных облачных вычислений к распределённым AI на периферии требует инструментов, способных обеспечить максимальное быстродействие, энергоэффективность и простоту интеграции. Радка AICore AX-M1 отвечает этим требованиям, открывая новые возможности для разработчиков и бизнесов, стремящихся реализовать потенциал искусственного интеллекта в компактных и мощных системах следующего поколения.
