Tech Docs

🎉 SDK v2.4.2 출시!

이번 릴리스의 주요 내용: DX-Benchmark (베타) 재현 가능한 NPU 성능 벤치마크, 에이전트 기반 개발 (베타), 차세대 양자화 (Q-PRO / QAT), ModelZoo 태스크 목록 정비. 릴리스 노트 보기 →

What's New

최근 업데이트

• [v2.4.2] DX-AllSuite: ModelZoo 태스크 목록 정비 및 DX-Runtime(Target) OS 검증 범위 조정
• [v2.4.1] DX-Benchmark: 6개 하드웨어 환경에서 재현 가능한 NPU 성능 벤치마크 (베타)
• [v2.4.0] DX-AllSuite: 에이전트 기반 개발 (dx-agent-dev) 베타 — Claude Code, Copilot, Cursor, OpenCode, Codex로 자연어만으로 NPU 앱 빌드
• [v2.4.0] DX-COM: 자동 Q-PRO 구성 + 양자화 인식 훈련 (QAT) 지원
• [v2.4.0] DX-AllSuite: 모델 라이브러리 349개, 22개 AI 태스크 카테고리로 확장 (5개 신규 태스크)
• [v2.4.0] DX-RT: Python 3.13–3.14 지원 및 Ubuntu 26.04 검증
• [v2.4.0] DX-RT: Stable C ABI (dxrt_c_api.h) + 새 CLI 명령어 (dxcli, dxrun, dxparse)

전체 업데이트 보기 →

---

탐색

Guide

DX-AllSuite

DX-AllSuite를 설치하고 모델 다운로드부터 하드웨어 추론까지 첫 NPU 모델을 처음부터 끝까지 실행하세요.

Reference

DX-COM

DX-COM 컴파일 파이프라인을 사용하여 ONNX 모델을 DEEPX 최적화 .dxnn 바이너리로 변환하세요.

Reference

DX-RT

C++ 및 Python 런타임 API로 DEEPX NPU에서 .dxnn 모델을 배포하고 실행하세요.

Reference

DX-STREAM

DEEPX NPU 추론, 전처리, 후처리 엘리먼트를 활용한 멀티 스트림 AI 비디오 파이프라인을 구축하세요.

Reference

DX-APP

DEEPX SDK 런타임, 예제, 후처리 유틸리티를 통합하는 C++ 및 Python 애플리케이션을 만드세요.

리소스

Resource

Model Zoo

분류, 탐지, 세분화 등 350개 이상의 사전 최적화 모델을 탐색하세요.

Resource

SDK 튜토리얼

GitHub에서 DX-COM, DX-RT, Python 및 C++ API 단계별 튜토리얼을 확인하세요.

Resource

비디오 가이드

DEEPX YouTube 채널에서 SDK 학습 및 배포 워크스루를 시청하세요.