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躍昉科技突破RISC-V計(jì)算邊界,DeepSeek大模型本地化運(yùn)行

03/07 14:55
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邊緣AI新突破,從“云端排隊(duì)”到“私人Co-Pilot”

近日,國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的RISC-V架構(gòu)SoC芯片公司躍昉科技宣布,其自主研發(fā)的AI Mini ComputerAMC成功實(shí)現(xiàn)DeepSeek系列蒸餾模型的本地化運(yùn)行,以U盤(pán)形態(tài)重塑了AI計(jì)算方式?;赗ISC-V架構(gòu)的開(kāi)放性和AMC本地化計(jì)算能力,躍昉科技讓AI計(jì)算由傳統(tǒng)的云端模式邁向邊緣端,使普通電腦秒變AI工作站,讓AI隨時(shí)待命,為用戶提供高效的智能助手(Co-Pilot)。

這一創(chuàng)新降低了AI計(jì)算的使用門(mén)檻,并在數(shù)據(jù)安全、本地推理和個(gè)性化應(yīng)用方面展現(xiàn)潛力。用戶無(wú)需再受網(wǎng)絡(luò)限制或云端排隊(duì)影響,即可享受穩(wěn)定的AI體驗(yàn),讓AI真正融入日常工作與生活。這無(wú)疑再次驗(yàn)證了RISC-V架構(gòu)在AI計(jì)算領(lǐng)域的潛力,展現(xiàn)了其開(kāi)放、靈活、高效的優(yōu)勢(shì),為邊緣端智能計(jì)算拓展了更多空間。

AMC 實(shí)拍 | 口袋里的專屬智能助手

RISC-V助力邊緣AI計(jì)算,邁入本地化新階段

長(zhǎng)期以來(lái),AI計(jì)算主要依賴云端,但算力成本、網(wǎng)絡(luò)延遲及數(shù)據(jù)隱私等問(wèn)題限制了其在邊緣端的應(yīng)用。躍昉科技基于自研RISC-V架構(gòu)芯片,打造了AMC低功耗計(jì)算設(shè)備,并初步驗(yàn)證了其在邊緣端運(yùn)行輕量級(jí)AI模型的能力。AMC具備以下核心優(yōu)勢(shì):

即插即用:可通過(guò)USB直連,無(wú)需服務(wù)器,快速完成環(huán)境部署,用戶體驗(yàn)更便捷。

超低功耗:僅3W功耗,在邊緣計(jì)算場(chǎng)景下兼具節(jié)能和高效的優(yōu)化潛力。

網(wǎng)頁(yè)本地化訪問(wèn):相比云端排隊(duì)、等待響應(yīng),你的AI助手隨時(shí)在線。目前已在AMC上成功運(yùn)行部分輕量化AI模型,但計(jì)算能力仍有限,適配更復(fù)雜任務(wù)的模型仍在開(kāi)發(fā)中。

本地私有知識(shí)庫(kù):保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,隨身攜帶,安全可控。目前仍處在開(kāi)發(fā)驗(yàn)證階段,未來(lái)將推出本地私有知識(shí)庫(kù)方案,增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)。

目前,AMC主要適用于輕量化AI推理,仍在不斷優(yōu)化模型適配能力,以支持更復(fù)雜的AI任務(wù)。

已經(jīng)實(shí)際部署運(yùn)行成功的模型

UI 界面:設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔直觀,用戶可快速上手,無(wú)需復(fù)雜配置,Less is More!

OTA+場(chǎng)景化模型,開(kāi)啟邊緣AI計(jì)算新范式

在推動(dòng)DeepSeek系列蒸餾模型在AMC本地化運(yùn)行的過(guò)程中,躍昉科技還提出一個(gè)全新的邊緣AI計(jì)算應(yīng)用概念——“OTA(Over-the-Air)+場(chǎng)景化模型”。目前正在進(jìn)行相關(guān)技術(shù)驗(yàn)證,以評(píng)估其在邊緣AI計(jì)算中的可行性:

場(chǎng)景化模型適配:針對(duì)教育、工業(yè)、辦公、個(gè)人助手等不同場(chǎng)景,訓(xùn)練更精巧的 AI 模型,以適配本地場(chǎng)景化的應(yīng)用需求。

OTA動(dòng)態(tài)部署:設(shè)想是突破傳統(tǒng)OTA僅用于軟件升級(jí)的局限,AMC可按需拉取和更新最適合當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景的AI模型,優(yōu)化邊緣設(shè)備的智能交互體驗(yàn)。

開(kāi)放生態(tài)構(gòu)建:希望打造可訂閱、可迭代的模型市場(chǎng),促進(jìn)開(kāi)發(fā)者和用戶形成良性互動(dòng),推動(dòng)AI計(jì)算生態(tài)持續(xù)優(yōu)化,目前仍在規(guī)劃階段。

這一全新計(jì)算模式不僅有望降低用戶的AI使用成本,同時(shí)也為開(kāi)發(fā)者提供了更大的創(chuàng)新空間,讓AI從“大而全”向“小而精”轉(zhuǎn)變,真正實(shí)現(xiàn)按需適配、精準(zhǔn)計(jì)算。

AI成為個(gè)性化的智能伙

AMC的便攜性與在計(jì)算能力方面展示出的潛力,使其不僅僅是一款A(yù)I計(jì)算設(shè)備,更有望成為用戶長(zhǎng)期成長(zhǎng)的智能伙伴:

離線運(yùn)行,隨時(shí)調(diào)用:無(wú)論是在辦公、學(xué)習(xí)還是工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景,AI即插即用,不受云端依賴的限制,但完整大模型推理能力仍在測(cè)試中。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與回傳:AMC具備32GB本地存儲(chǔ),可將使用過(guò)程中的數(shù)據(jù)本地化存儲(chǔ),同時(shí)支持同步至個(gè)人主機(jī),形成用戶專屬的AI記憶。但目前知識(shí)庫(kù)儲(chǔ)存與數(shù)據(jù)同步功能仍在研發(fā)階段,后續(xù)將視技術(shù)進(jìn)展進(jìn)行優(yōu)化。

個(gè)性化成長(zhǎng):未來(lái)AI可長(zhǎng)期學(xué)習(xí)用戶的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和決策方式,逐步形成個(gè)人數(shù)字孿生(Digital Twins),讓AI真正理解用戶需求,成為長(zhǎng)期的智能助手。

這一模式使AI助手不再是千篇一律的通用工具,而是可以隨用戶需求不斷優(yōu)化,逐步形成個(gè)性化智能助手,提升日常工作與生活體驗(yàn)。

推動(dòng)RISC-V架構(gòu)在邊緣AI計(jì)算的應(yīng)用探索

躍昉科技始終致力于RISC-V架構(gòu)在AI計(jì)算、邊緣計(jì)算及智能互聯(lián)領(lǐng)域的創(chuàng)新融合,并通過(guò)AMC這一產(chǎn)品形態(tài),嘗試推進(jìn)邊緣端大模型推理的可行性。目前,部分功能仍處在開(kāi)發(fā)或概念驗(yàn)證階段,但躍昉科技將繼續(xù)圍繞低功耗、高效能、場(chǎng)景化AI計(jì)算進(jìn)行深度優(yōu)化,推動(dòng)邊緣AI計(jì)算生態(tài)的持續(xù)演進(jìn)。

未來(lái),AI計(jì)算不應(yīng)僅存在于云端,而是應(yīng)成為一種更普惠、更個(gè)性化、更靈活的智能能力,賦能千行百業(yè)。躍昉科技將持續(xù)探索“OTA +場(chǎng)景化模型”的應(yīng)用,推動(dòng)邊緣AI計(jì)算的優(yōu)化升級(jí),助力AI計(jì)算向更靈活、更個(gè)性化的方向發(fā)展。

注:目前部分功能仍處在研發(fā)或概念驗(yàn)證階段,如AMC適配的AI模型主要為輕量級(jí)模型,完整大模型推理能力仍在優(yōu)化中;OTA場(chǎng)景化模型、知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)等功能仍在研發(fā)和概念驗(yàn)證階段,未來(lái)將根據(jù)技術(shù)進(jìn)展逐步探索落地。部分功能如本地網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)仍處于測(cè)試階段,性能和用戶體驗(yàn)仍需進(jìn)一步優(yōu)化。本文中提及的功能和應(yīng)用方向部分仍為探索性內(nèi)容,具體技術(shù)進(jìn)展將依據(jù)研發(fā)進(jìn)度持續(xù)更新。

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