Skip to main content
DeepX, yapay zeka çıkarım işlemlerini düşük güç tüketimi ile gerçekleştirmek amacıyla NPU (Neural Processing Unit / Sinirsel İşlem Birimi) hızlandırıcıları geliştiren bir yarı iletken firmasıdır. T3 Gemstone O1 geliştirme kartı üzerindeki M.2 2280 yuvası PCIe arabirimi sunduğu için, bu yuvaya takılan DeepX DX-M1 hızlandırıcı modülü ile kartın yapay zeka işlem gücü önemli ölçüde artırılabilmektedir.
Geliştirme kartının işlemcisinde yer alan C7x DSP ve MMA birimleri 4 TOPS işlem gücü sunmaktadır. DX-M1 modülü ise tek başına 25 TOPS işlem gücü sağlayarak daha büyük modellerin, daha yüksek çözünürlükte ve daha fazla kare hızı ile çalıştırılmasına olanak tanımaktadır.
DX-M1 modülü, kart üzerindeki M.2 2280 yuvasını kullanmaktadır. Bu yuva aynı zamanda NVMe SSD için de kullanıldığından, hızlandırıcı modül ile SSD aynı anda takılamamaktadır.

Teknik Özellikler

Modüle ait güncel ve ayrıntılı donanım bilgilerine DEEPX DX-M1 ürün sayfası üzerinden erişebilirsiniz.

DXNN Yazılım Geliştirme Kiti

DX-M1 modülü, DEEPX tarafından sağlanan DXNN SDK ile birlikte kullanılmaktadır. SDK, modelin hazırlanmasından kart üzerinde çalıştırılmasına kadar olan süreci kapsayan bileşenlerden oluşmaktadır.

DX-COM

ONNX formatındaki modelleri, bir yapılandırma dosyası eşliğinde NPU üzerinde çalışabilen .dxnn formatına derleyen model derleyicisidir. Geliştirme bilgisayarında çalıştırılır.

DX-RT

NPU donanımı ile haberleşen çalışma zamanı (runtime) katmanıdır. Model yükleme, girdi/çıktı yönetimi ve çıkarım işlemlerini yürütür. C/C++ ve Python arayüzleri sunar.

DXRT-NPU-Driver

Hızlandırıcı modülün PCIe üzerinden işletim sistemi tarafından tanınmasını sağlayan çekirdek sürücüsüdür.

DX-STREAM

GStreamer tabanlı görüntü işleme hatları (pipeline) oluşturmak için kullanılan özel eklenti kümesidir. Gerçek zamanlı video akışlarının işlenmesinde kullanılır.

DX-APP

Nesne tespiti, sınıflandırma, segmentasyon gibi görevler için hazır örnek uygulamalar içeren şablon projedir.

DX Model Zoo

Önceden derlenmiş .dxnn modellerinin bulunduğu model deposudur. Derleme adımına ihtiyaç duymadan hızlı denemeler yapmaya olanak tanır.

Kullanım Alanları

  • Nesne tespiti (YOLO ailesi modelleri)
  • Nesne takibi ve çoklu kanal video analizi
  • Görüntü sınıflandırma
  • Anlamsal segmantasyon (semantic segmentation)
  • Poz tahmini (pose estimation)
  • Optik karakter tanıma (OCR)
  • Yüz tanıma

Doküman İçeriği

Kurulum

Donanım montajı, sürücü ve çalışma zamanı kurulumu

Kullanım

Cihaz durumunun izlenmesi ve Python ile çıkarım yapılması

Örnek Uygulamalar

DX-APP örnekleri ve DX-STREAM ile video işleme

Sorun Giderme

Sık karşılaşılan hatalar ve çözümleri