Axera AX8860P — новая 16-ядерная SoC Cortex-A55 с NPU производительностью до 128 TOPS/256 TOPS (FP4), 256-битной памятью LPDDR5/5X и подключением PCIe 5.0, предназначенная для обеспечения работы настольных ИИ-решений, конкурирующих с NVIDIA DGX Spark при существенно меньшей стоимости.
Доктор Цю Сяосинь, основатель и генеральный директор Axera, несколько дней назад представил новый процессор AX8860/AX8860P на Китайской международной промышленной выставке вместе с готовящимися к выпуску продуктами Sipeed и Radxa.
Ключевые особенности и характеристики Axera AX8860P:
- CPU — 16-ядерный процессор Arm Cortex-A55
- ИИ — до 256 TOPS
- VPU — декодирование 64 каналов, кодирование 16 каналов
- Память — до 128 ГБ 256-битной LPDDR5x с пропускной способностью 273 ГБ/с
- Межсоединения — PCIe 5.0 + каскадирование AXLink (C2C) с эффективностью 80% для многокристальных карт и систем
- Энергопотребление — около 40 Вт под нагрузкой
- Корпус — модуль 78 × 78 мм
- Техпроцесс – 6 нм
Сообщается, что SoC AX8860P поддерживает vLLM, SGLang, PyTorch, ONNX, форматы Hugging Face, API, совместимые с OpenAI, и инструментарий Axera. Часть документации уже доступна и описывает, как преобразовать ONNX-модель MobileNetV2 в «axmodel» для работы на чипе Axera.
Что касается аппаратного обеспечения, Radxa представит «карманный суперкомпьютер» на базе SoC AX8860P, но подробности пока не предоставила, поскольку до анонса еще несколько месяцев.

Sipeed также готовит несколько PCIe-карт AX8860P (с до четырех чипов в MaixBlade), а также мини-компьютер для ИИ MaixStation, о котором есть больше подробностей, и его даже можно зарезервировать.
Характеристики MaixStation:
- SoC – Axera AX8860P, описанный выше
- Системная память – 32 ГБ или 128 ГБ LPDDR5x
- Интерфейс хоста
- Порт USB 3.0 Type-C, подключенный к ноутбуку
- Гнездо SFP+ 10GbE, подключенное к локальной сети
- Разное
- Кнопка питания
- Переключатель режима Ethernet/USB-C
- Блок питания – 65 Вт USB PD через порт USB Type-C
- Потребляемая мощность – 40 Вт типично
- Габариты – 110 x 110 x 30 мм

Один узел на 32 ГБ может запускать Qwen3.8‑27B, один узел на 128 ГБ поддерживает Qwen3.8‑Flash‑Next 125B, двухузловая конфигурация с 256 ГБ ОЗУ может обслуживать DeepSeek V4‑Flash 284B, а четырехузловая конфигурация (Maixstation Pro) с 512 ГБ обслуживает DeepSeek V4.1‑Flash 552B.
Sipeed также опубликовала тесты производительности Qwen, сравнивающие MaixStation 128GB с DGX Spark 128GB. Цифры показывают, что MaixStation лишь немного быстрее, но ожидается, что дальнейшая оптимизация увеличит разрыв.
Компания объясняет, что «256 TOPS» превосходит «1 000 TOPS», заявленные NVIDIA, потому что последнее — это разреженный FP4, который реальные модели использовать не могут, тогда как Dense на бумаге составляет около 500, но Spark задействует лишь небольшую его часть, а MaixStation лучше использует свои 256 TOPS.
Пропускная способность у обеих систем одинакова и составляет 273 ГБ/с, но, как сообщается, Axera AX8860P реализует улучшения архитектуры, чтобы «задействовать большую часть этих 273 ГБ/с». Наконец, MTP (спекулятивное декодирование) в приведенных выше тестах отключен для прямого сравнения.
NVIDIA DGX Spark был впервые представлен в марте 2025 года за 3000–4000 долларов, но с тех пор произошло повышение цен, и сейчас он продается за 6949,99 доллара. Хотя MaixStation сейчас не продается, компания сообщает, что модель с 32 ГБ будет стоить менее 2000 долларов, а модель с 128 ГБ — менее 4000 долларов, точнее, 3999 долларов… Объединение более двух систем в цепочку также намного дешевле на MaixStation, поскольку достаточно только кабеля, тогда как для систем NVIDIA нужен коммутатор 200G/400G за 4000 долларов.
Sipeed запустит его на Kickstarter через несколько месяцев и предлагает пользователям внести взнос за бронирование в размере 30 долларов, чтобы получить скидку 100 долларов, когда начнется кампания краудфандинга. Более подробную техническую информацию и ссылку для бронирования можно найти на странице продукта .
Выражаем свою благодарность источнику, с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.





