Der Solsta DeepX DX-M1 AI Accelerator bringt 25 TOPS KI-Leistung (200 eTOPS INT8) direkt ans Edge-Gerät – bei nur 2–5 Watt.
Maximale Effizienz für Edge-KI
Statt Cloud-Latenz entscheidet das Gerät lokal: Objekterkennung, Videoanalyse und Smart-Signage laufen in Echtzeit. PCIe GEN3 x4 mit 4 GB/s Bandbreite, kompatibel auch zu PCIe x1-Slots, macht die Nachrüstung einfach.
Kühl, kompakt, ausdauernd
Mit 2 W Minimum und 5 W Maximum bleibt der Verbrauch niedrig – ideal für 24/7 Digital Signage, Kioske und Multiroom-Steuerung. Betriebstemperatur –25 bis 85 °C mit Throttling, –25 bis 65 °C ohne Drosselung für stabile Industrieumgebung.
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Merkmale
25 TOPS / 200 eTOPS INT8 für Echtzeit-Videoanalyse direkt am Edge-Gerät
Nur 2–5W Verbrauch für lüfterarme 24/7-Systeme in Signage und Kiosk
PCIe GEN3 x4 mit 4GB/s, auch an x1 nutzbar für einfache Nachrüstung
Brand: Solsta
Produkttyp: AI Accelerator
KI-Leistung: 25 TOPS / 200 eTOPS INT8
Schnittstelle: PCIe GEN3 x4, 4GB/s, x1-kompatibel
Verkaufspreis: 64,67 €
Vergleichspreis: 133,33 €
Leistungsaufnahme: 2W min., 5W max.
Modell oder Serie: DeepX DX-M1
Temperaturbereich: -25 bis 85°C mit Throttling, -25 bis 65°C ohne
Verkäufer: Visano
Produktdetails
Anwendung Commercial-AV: Player mit DX-M1 erkennt Zuschauer, passt Inhalte an und löst Aktionen aus – ganz ohne Cloud. Spart Bandbreite und schützt Daten durch lokale Verarbeitung.
Häufig gestellte Fragen
Was beschleunigt der DX-M1 konkret?
DeepX-optimierte KI-Modelle für Vision und Analyse – z.B. Personenzählung, Interaktion und Content-Trigger auf Signage-Playern.
Läuft er in kompakten Playern?
Ja. Durch 2–5W und PCIe x1-Kompatibilität passt er in viele Embedded- und Small-Form-Systeme ohne große Kühlung.
4.6★★★★★★★★★★(9)
5 ★6
4 ★2
3 ★1
2 ★0
1 ★0
Kundenbewertungen
9
★★★★★★★★★★5.0
b****i
Überraschend sparsam
Läuft bei mir auf einem kleinen Trägerboard für Objekterkennung. Bleibt kühl und braucht kaum Strom, Leistung reicht für zwei Kameras locker. Bin echt positiv überrascht.
★★★★★★★★★★5.0
q*y
Verifiziert
Top für Edge-Projekt
Habe damit eine Zählanlage gebaut. Inferenzzeiten sind super, kein Lüfter nötig. SDK war nach etwas Einlesen verständlich.
★★★★★★★★★★4.0
r****w
Verifiziert
Stark, Doku ausbaufähig
Hardware macht einen sehr guten Eindruck, 25 TOPS merkt man. Bei den Beispielen musste ich etwas basteln bis alles kompiliert hat. Läuft jetzt aber stabil.
★★★★★★★★★★5.0
t**a
Verifiziert
Ideal für Akkubetrieb
Weil das Modul so wenig verbraucht, kann ich meine mobile Erkennung viel länger laufen lassen. Genau das habe ich gesucht.
★★★★★★★★★★3.0
o****p
Verifiziert
Gut, aber nicht Plug and Play
Rechenleistung stimmt, Temperatur auch. Man sollte aber Linux-Kenntnisse mitbringen, Einstieg hat bei mir ein Wochenende gedauert. Danach läufts rund.
★★★★★★★★★★5.0
f*****m
Läuft mit YOLO sauber
Modell konvertiert, drauf gespielt, läuft mit guten FPS. Kein Vergleich zur CPU vorher. Für den Preis unschlagbar.
★★★★★★★★★★4.0
s**z
Verifiziert
Klein und effizient
Verbrauch liegt bei mir bei ca. 3 Watt unter Last, wird nur lauwarm. Ein Stern Abzug weil das Toolchain-Setup etwas hakelig war.
★★★★★★★★★★5.0
i****n
Verifiziert
Zweites Modul bestellt
Erstes Testboard lief so gut, dass ich direkt nachbestellt habe. Ideal um alte Geräte per Nachrüstung schlau zu machen.
★★★★★★★★★★5.0
x**a
Verifiziert
Leise KI-Power
Kein Lüfter, kein Lärm, trotzdem flotte Erkennung. Nutze es für Türzutritt mit Gesichtserkennung im Hobbykeller. Funktioniert tadellos.
