DEEPX бросает перчатку NVIDIA: Анонс нейропроцессора DX-H1 для видеоаналитики
Южнокорейский чипмейкер DEEPX официально вступил в гонку серверного железа, представив свое флагманское решение для инференса — DX-H1. На презентации, прошедшей неделю назад (8 декабря), компания позиционировала новинку не просто как альтернативу, а как технологический ответ на «энергетический кризис» в ЦОДах, вызванный доминированием прожорливых GPU.
Новость вызвала резонанс среди системных интеграторов, и вот почему.
Техническая суть: Что такое DX-H1?
В отличие от универсальных GPU (вроде NVIDIA A100/H100), которые изначально создавались для графики и HPC, чип DX-H1 — это специализированный V-NPU (Vision Neural Processing Unit).
- Архитектура «Всё-в-одном»: Главная проблема текущих систем видеоаналитики — пересылка данных. Видео нужно декодировать (CPU), передать по шине (PCIe) и обработать (GPU). DX-H1 объединяет видеокодек и нейропроцессор на одном кристалле.
- Энергоэффективность: Заявленное потребление одной карты составляет всего 30 Вт. Для сравнения: стандартный серверный GPU потребляет 300–700 Вт.
- Производительность: Одна карта DX-H1 способна обрабатывать более 100 каналов видео в реальном времени. Компания утверждает, что один сервер с их чипами может заменить целую стойку с GPU для задач видеонаблюдения (Smart City).
Альянс с Ampere Computing
Важной частью анонса стало стратегическое партнерство с Ampere Computing. DEEPX представила референсную платформу, объединяющую их NPU с энергоэффективными процессорами AmpereOne (ARM-архитектура). Это прямой удар по классической связке x86 + NVIDIA. Цель альянса — создать серверы, которые не требуют сложного жидкостного охлаждения и могут быть установлены в обычных офисных стойках или на периферии (Edge).
Экономика
Для бизнеса (B2B сегмент) этот анонс важен с точки зрения TCO (Total Cost of Ownership).
- Заявления: DEEPX обещает снижение капитальных затрат на оборудование на 82% по сравнению с GPU-решениями аналогичной производительности.
- Реальность: В условиях дефицита электроэнергии в новых дата-центрах (особенно в Европе и США), переход с киловаттных GPU на 30-ваттные NPU может стать решающим фактором для операторов систем безопасности и ритейла.
Оценка рисков и скепсис
Несмотря на впечатляющие цифры «на бумаге», индустрия занимает выжидательную позицию.
- Программный стек: Главный ров NVIDIA — это CUDA. DEEPX продвигает свой SDK DXNN, который обещает простую конвертацию моделей из PyTorch и TensorFlow. Успех продукта на 90% зависит от того, насколько безболезненно пройдет этот перенос для разработчиков.
- Независимые тесты: На данный момент (15.12.2025) в открытом доступе нет массовых независимых бенчмарков от лабораторий уровня ServeTheHome или Phoronix, подтверждающих заявленную точность инференса (FP16/INT8) при полной загрузке 100 каналов
Резюме
Появление DEEPX DX-H1 — это сигнал о фрагментации рынка ИИ. Эра «GPU для всего» заканчивается. Для обучения нейросетей (Training) позиции NVIDIA непоколебимы, но в нише исполнения (Inference) и видеоаналитики началась настоящая война за эффективность.
Ближайшие события: Ожидается, что первые живые демо-стенды и независимые тесты появятся на выставке CES 2026 в Лас-Вегасе через три недели.