随着人工智能在各行各业的广泛应用，边缘计算作为实现实时、高效数据处理的关键技术，正日益得到关注与发展。Radxa作为知名嵌入式与单板计算机制造商，近日发布了全新的M.2 AI加速器AICore AX-M1，为边缘设备和嵌入式系统带来了卓越的人工智能处理能力。该模块采用Axera AX8850系统级芯片（SoC），集成了八核Cortex-A55处理器以及具有24 TOPS整数8位计算能力的神经网络处理单元（NPU），并配备先进的8K视频处理单元（VPU），为实际应用场景中神经网络推理和视频分析提供强有力的硬件支持。AICore AX-M1的推出展示了Radxa在AI硬件加速领域的技术积累和创新实力，进一步巩固了其在边缘计算市场中的竞争地位。 AICore AX-M1模块采用M.2 M Key接口设计，尺寸为22毫米乘80毫米，兼容多种主流平台，包括基于Intel和AMD的x86架构设备，以及搭载Rockchip芯片的ARM系统。该标准化设计不仅保证了灵活的集成能力，也为不同硬件环境的用户提供了极大的便利。
模块配备8GB LPDDR4X内存，解决了大型AI模型推理时对于内存资源的需求，避免了因外部存储瓶颈而带来的性能降低。此外，模块功耗控制在8瓦以下，符合节能和散热需求，适合长时间稳定运行。 在视频处理方面，Radxa AICore AX-M1集成的VPU支持8K分辨率的H.264和H.265视频编码与解码，能够处理多达16路1080p视频流，对于复杂的视频监控和多路数据流分析尤为重要。这一性能使该模块不仅适用于计算机视觉中的目标检测和分类，也适合应用于智能安防、自动驾驶视觉感知以及多媒体设备等领域。 通过官方提供的AXCL运行时驱动，用户能够实现对AICore AX-M1的硬件识别、状态监控及控制，简化了软件层面的集成工作。配套的axcl-smi工具能够实时反馈模块运行状态，而axcl_run_model可对各种Axera .axmodel格式的编译模型进行性能测试和统计。
官方亦开放了YOLOv8等多种预训练模型资源，方便开发者快速部署和验证AI推理效果。在目标检测测试中，AICore AX-M1实现的YOLOv8模型平均延迟低至4.54毫秒，体现了极佳的推理效率和实时响应能力。 Radxa官方展示了AICore AX-M1兼容的母板范围，涵盖ROCK 5A、5B、5B+及ROCK 5 ITX等型号，为开发者及企业提供多样的硬件选择。安装过程需要主机配备可用的M.2 M Key插槽，完成硬件安装后，结合驱动程序即可在常见Linux发行版如Ubuntu、Debian和CentOS上顺利运行，实现快速的系统集成。 在模型支持方面，AICore AX-M1不仅能够运行主流视觉模型，还覆盖了大语言模型和语音处理模型等多重AI领域。支持包括Qwen2.5、Llama3.2和Gemma2等先进语言模型，同时兼容InternVL3、CLIP及YOLO系列视觉模型。
在语音及语音合成领域，模块适配Whisper和MeloTTS等应用，此外还支持Stable Diffusion v1.5版本的文本到图像生成技术，满足丰富多样的AI应用需求。 Radxa在官方Wiki中提供了详尽的硬件安装指导、驱动配置流程以及模型部署教程，并附带快速验证工具和示例代码，大大降低了开发门槛和集成难度。开发者能够快速上手，借助AICore AX-M1打造出面向不同垂直行业的智能应用。 目前，虽然Radxa AICore AX-M1仍未正式开放销售，但官网已上线产品页面，预示着该模块将很快面市，为AI边缘计算设备以及需要高性能AI加速的终端系统，提供一款性能强劲、集成友好的解决方案。随着物联网、智能制造和智慧城市等领域对AI推理能力的需求不断增长，高效、低功耗、多功能的M.2 AI加速器无疑将成为产线和研发布局中的关键利器。 综观Radxa此次发布的AICore AX-M1，依托Axera AX8850芯片的强大实力，结合高性能NPU、先进的视频处理单元以及多平台兼容优势，极大地拓展了边缘人工智能应用的边界。
它不仅满足了视觉分析和大模型推理的性能需求，也兼顾能效与易用性，是未来智能硬件发展中的重要里程碑。随着官方软件生态的不断完善和模型支持的丰富，相信Radxa AICore AX-M1将在AI加速市场中取得瞩目表现，引领边缘智能进入更高效、更智能的新阶段。
