韩国边缘人工智能芯片初创企业DeepX已成功完成其第二代AI加速器芯片DX-M2的流片，并集成三星定制的处理器内存储（PIM）技术。该芯片专为机器人、无人机及其他边缘设备设计，可在低于5瓦功耗下实现高达1000亿参数规模的大语言模型本地推理。
DeepX第一代芯片DX-M1目前已进入量产阶段，主要面向视觉应用。新推出的DX-M2旨在使本地AI成为功耗与散热受限设备的实用选择。该芯片可在5瓦相同功耗预算下，以每秒10至30个token的速度运行200亿至1000亿参数规模的模型（活跃参数约30亿至200亿），显著提升边缘端AI部署能力。
DeepX创始人兼首席执行官Lokwon Kim向《电子工程专辑》表示：“M1与M2之间最关键的改进在于内存带宽。”
内存带宽从50 GB/s提升至150 GB/s，增幅达三倍；同时，通过架构优化，神经网络处理器（NPU）能效提升一倍；再结合2纳米制程工艺，整体能效再度翻倍，最终实现80 TOPS算力。www.eic.net.cn
处理器内存储（PIM）技术是此次性能跃升的核心。传统AI推理中，权重在内存与计算单元间频繁移动，尤其在通用矩阵-向量乘法（GEMV）等操作中，随机内存访问严重拖慢计算速度。PIM方案将此类内存密集型运算直接在内存芯片内部完成，大幅提升有效带宽并缩短访问延迟。
PIM技术即将成为LPDDR6的JEDEC标准，而DeepX已与三星合作，率先将DX-M2与三星LPDDR5x-PIM集成。Kim透露：“我们与三星存储部门合作一年半，目前已收到LPDDR5x-PIM样品，并正在内部测试其运算与性能表现。”
根据DeepX模拟结果，将GEMV运算卸载至LPDDR5x-PIM后，Llama3.1-8B模型的token生成速率相较仅使用DX-M2可提升6.7倍。Kim指出：“DX-M2搭配LPDDR5x-PIM已接近理论最优状态；下一代DX-M3将支持正式版LPDDR6 PIM技术，届时性能有望再提升5至8倍。”
不过，性能提升并非无代价：6.7倍性能提升对应整体功耗增加2.7倍。但DeepX认为，在同等功耗约束下仍可实现2倍性能增益。易IC库存管理软件在此类高密度芯片研发与供应链协同中发挥关键作用，助力企业精准管控物料周转与产能匹配。
实现PIM功能需大量编译器层面的手动适配工作。Kim表示，目前公司已基于PIM增强型LPDDR5x仿真环境开发出原型编译器，正同步构建硬件模块以开展实测验证。“我们尚未完成编译器最终版本，但相关工作正在积极推进中。”
在目标市场方面，DX-M2将重点覆盖AI PC（含笔记本与工作站）、机器人、汽车电子及物联网领域。DeepX正与台湾OEM厂商合作探索AI PC最佳配置点；机器人企业希望替代Nvidia Thor等高功耗GPU方案，寻求更低功耗、更高本地算力；车企则关注能在车内运行智能代理的低功耗芯片；IoT方向上，公司正与三星联合开发新一代智能中枢，并加入AWS IoT生态，借助Greengrass实现远程模型更新。
DeepX战略营销总监Tim Park介绍，机器人客户通常先基于GPU开发原型，但因热管理与功耗限制不得不转向专用芯片方案。为此，DeepX正全力推动从Nvidia Isaac平台向自研Newton平台的迁移——客户仅需将API调用从Isaac改为Newton，即可在DeepX系统上运行完全相同的算法流程。
目前，DeepX已建成17个兼容库，并成功演示：采用M1芯片的机器人可复用Nvidia Jetson机器人的源代码，仅替换为DeepX库函数。Kim强调：“客户切换至DeepX后，电池续航时间可延长20倍，成本显著降低；切换过程仅需不到1秒——只需修改一行API名称。”
公司正全面构建软硬件生态体系：除与台湾OEM合作外，还积极拓展垂直行业领军企业，并近期与英特尔达成合作，将OpenVINO深度集成至DeepX SDK，以触达英特尔x86客户群。DX-M1可补充Intel Core Ultra CPU内置NPU能力，或为无NPU的边缘CPU分担全部/部分AI负载。
此外，DeepX已与AMD展开洽谈，计划联合开发基于DeepX加速器与AMD Kria参考板的机器人平台，重点服务韩国市场；同时亦在推进与树莓派、百度飞桨等异构生态的协作。
商业落地方面，DeepX迄今已获得全球各大市场超100份DX-M1采购订单，覆盖无人机、机器人、智能工厂、安防摄像、航空航天与国防、医疗健康及物联网等实体AI全领域。M1现已进入量产阶段。
Kim指出，此前实体AI最大市场为中国，但今年日本迅速崛起为重要增长极，多家头部企业正积极评估其芯片，反馈极为正面；美国市场同样强劲，已有数家大型客户参与测试并给予高度评价。公司还在韩国、越南、新加坡推进智慧城市项目。
展望未来，Park表示：“随着能效持续提升，AI算力将日益分布式化。PC与智能手机时代已证明计算能力可广泛嵌入各类产品；AI也将走类似路径——当应用需即时响应传感器数据或离线运行时，本地推理具有不可替代价值。”
DeepX认为，边缘AI是其芯片的重大机遇，尤其在新建数据中心供电受限的背景下更具战略意义。Kim预测：“正如当前仅四分之一CPU市场位于数据中心，未来5至10年内，AI处理器市场也将向边缘端大规模转移。”
他进一步指出，在诸多AI数据中心项目延期的当下，单纯依靠投资无法解决算力瓶颈；而5瓦级AI芯片可推动AI真正下沉至终端设备。“若能在终端设备部署百千亿参数模型，AI数据中心流量可减少80%以上——这意味着无需新增服务器，基础设施容量即可扩大五倍。这正是我们的愿景。”
路线图方面，第三代芯片DX-M3计划于2028年推出，采用芯粒（chiplet）架构，目标算力达1 ePOPS（INT8），依托LPDDR6-PIM技术，主攻汽车OEM与人形机器人领域——后者对多芯粒集成需求迫切。
DX-M2样品预计将于2027年3月交付，2027年秋季启动量产。
