釋放 NPU 潛能：SLM 與異質整合協同設計下的混合 AI 架構轉型
作者 | 發布日期 2026 年 02 月 08 日 7:30 | 分類 AI 人工智慧 , GPU , 技術分析 line share Linkedin share follow us in feedly line share
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釋放 NPU 潛能：SLM 與異質整合協同設計下的混合 AI 架構轉型

此文與拓墣產業研究院合作，轉載內容為部分精華，欲購買完整報告請洽拓墣官網

推論逐步由雲端轉移至邊緣端，雖 LLM 具更優秀的通用理解能力，但也面臨雲端集中式運算架構挑戰，包含延遲問題與隱私風險，驅動小型語言模型與硬體效能架構同步創新，並形成混合 AI 運算模式。

本篇文章將帶你了解 :
  • 邊緣推論需求驅動SLM與異質整合架構同步發展
  • 混合AI架構的模型與硬體協同設計將成發揮NPU效能關鍵

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