Deepx anuncia novos aceleradores de ia com seu núcleo genesis
A empresa sul-coreana Deepx revelou sua nova linha de aceleradores para inteligência artificial, apresentados no evento CES 2026. Os modelos DX-H1 V-NPU, DX-H1 Quattro e DX-M1 M.2 buscam competir com as soluções tradicionais baseadas em GPU, propondo uma arquitetura especializada mais eficiente. 🚀
O DX-H1 V-NPU: especialista em fluxos de vídeo
Este dispositivo é projetado para gerenciar operações com vídeo. Pode decodificar, codificar e transcodificar múltiplos fluxos simultaneamente. Segundo a Deepx, integrar este módulo permite reduzir o custo do hardware em 80% e o gasto energético em 85%, comparado com configurações que usam GPU, sem sacrificar o número de canais suportados.
Vantagens principais do DX-H1 V-NPU:- Focado em processar vídeo para aplicações de segurança e streaming.
- Alcança uma economia de energia extrema em relação às GPUs convencionais.
- Mantém uma alta densidade de canais para gerenciar muitas transmissões ao mesmo tempo.
A chave para economizar energia não é desligar o equipamento, mas sim um chip eficiente trabalhar por você.
Família de produtos e arquitetura comum
Além do modelo para vídeo, a série inclui o DX-H1 Quattro e o DX-M1 no formato M.2. Este último é projetado para se integrar de forma simples em diversos sistemas. Todos compartilham o núcleo de processamento neuronal Genesis NPU, que a empresa otimizou especificamente para executar tarefas de inferência de IA de maneira rápida e com baixo consumo.
Características da arquitetura Genesis NPU:- É o coração comum dos três novos aceleradores.
- Otimizado para executar inferência de IA de forma eficiente.
- Busca oferecer alto desempenho em um fator de forma compacto que economiza espaço e eletricidade.
Uma aposta pela eficiência especializada
Com esses lançamentos, a Deepx posiciona sua tecnologia Genesis NPU como uma alternativa potente e eficiente às GPUs de propósito geral para cargas de trabalho específicas de IA. O foco em reduzir custos e consumo os torna atraentes para implementar soluções de inteligência artificial em escala, onde a eficiência operacional é crucial. 💡