コシダテック、DEEPX製「DX-M2」の受注予約を開始

コシダテックは、DEEPXが開発するAIアクセラレーター「DX-M2」の受注予約を開始しました。
日本市場向け初回供給分のエンジニアリングサンプルが対象です。
DX-M2は、生成AIや大規模言語モデルをエッジデバイス上で実行する半導体です。
エンジニアリングサンプルは2027年上半期の提供開始が予定されています。

記事の概要

DX-M2は、クラウドへデータを送信せず、機器側でAI推論を実行するオンデバイスAIに対応します。
消費電力は約5Wで、AI演算性能は最大80 TOPSです。
最大約100Bパラメータのモデルに対応し、NPUは4コアを搭載します。
メモリ帯域幅は最大153.6GB/sで、トークン生成速度は毎秒20～30トークンです。
製造プロセスは2nmで、AIチップ、M.2モジュール、PCIeカードなどの提供形態を想定しています。
AI PC、ロボット、ドローン、自動運転、車載インフォテイメントなどへの組み込みを想定しています。
Mixture of Experts（MoE）を採用したLLaMA、Qwen、DeepSeek、Baidu Ernieなどのモデルが例として挙げられています。
仕様や製品形態、提供時期、価格は開発状況により変更される可能性があります。

記事のポイント

1. エッジで生成AIを推論： クラウドに依存せず機器側で推論するため、通信遅延や外部送信を抑えやすい設計です。
2. 最大80 TOPSに対応： 約5Wの消費電力で最大80 TOPSを実現し、最大約100Bパラメータのモデルに対応します。
3. 2027年上半期に提供： コシダテックは導入検討企業から予約を受け付け、サンプルを2027年上半期に提供する予定です。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 製品企画の段階で、クラウド接続を前提としない生成AI機能を組み込めるか、消費電力や対応モデルを含めて早期に検証する必要がありそうです。
• 半導体競合各社： 低消費電力で大規模モデルを扱うエッジ向け設計が示されたことで、演算性能だけでなく、モデル対応範囲や組み込みやすさを含む競争になっていく可能性があります。
• 組み込み開発者： AI PCやロボットなどでは、通信遅延やデータ外部送信を抑える構成を製品要件に組み込みやすくなり、クラウド依存を減らす設計判断が求められそうです。

このニュースの背景

生成AIを機器側で処理できれば、クラウドとの通信遅延や通信負荷、映像・音声・センサーデータの外部送信を抑えられます。
DX-M2は約5Wで最大80 TOPS、最大約100Bパラメータのモデルに対応する設計とされ、エッジで扱えるモデル規模の拡大を意識した仕様です。
一方、エンジニアリングサンプルの提供は2027年上半期の予定で、仕様や製品形態、価格、提供時期は開発状況によって変更される可能性があります。

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