大模型能運行≠用戶體驗好。

IDC 預測，到 2026 年，全球超過 50% 的企業 AI 工作負載將部署在邊緣設備上。在 AI 部署逐漸從云端轉向邊緣端的趨勢下，越來越多智能終端開始嘗試在本地運行完整模型，以降低延遲、保護隱私并節省通信成本。但真正落地時卻發現：功耗吃緊、模型裁剪嚴重、開發流程繁瑣，使得“能運行”遠遠達不到“用得好”。

基于 ALINX VD100 開發平臺，客戶打造出一套面向 AI 終端的大模型部署方案，實測可支持 8B 模型運行、運行 3B 模型功耗僅 5W，推理速度達 12 tokens/s，遠優于市面同類產品。

本方案基于 AMD Versal ACAP 架構，通過硬件架構、推理框架、模型壓縮等多個層級的全棧優化，顯著提升大模型端側部署的能耗比。

可重構數據流硬件架構

• 可重構數據流+VLIW處理器陣列+可編程邏輯，提升并行度與靈活性

• 無緩存設計＋分布式片上存儲，實現低延遲、確定性響應

• NoC 優化與指令調度提升計算利用率與帶寬利用率至 96%

• 原生支持矩陣-向量乘、注意力融合、激活函數融合等 AI 關鍵算子，支持混合數據模型和嵌套量化

• 多端口高性能訪存模塊，優化 BRAM 和 DSP 資源使用效率

→ 在同等功耗下，平臺可以支持更多模型層級與更大參數規模。

自研開發工具鏈

• 自研高層次離散事件仿真器，較 RTL 級仿真器仿真速度優化 300 倍，支持全部功能模擬與自動設計空間搜索

• 自研 Kernel 和 Buffer 布局優化工具，減少 50% 訪存沖突，大幅縮短部署時間

→ 快速搭建模型、開發體驗友好。

優化推理運行

• 優化硬件調用開銷，管理異步算子調用。

• 設計連續地址內存池，規避伙伴系統分配物理內存頁碎片問題，減少 50% 內存占用。

→ 讓模型跑得穩，持續運行不掉鏈子。

敏捷開發推理框架

• 融合采樣計算，推理速度提升 100 倍

• 融合 MLP、MoE 等算子，通過流水線優化重疊不同算子計算時間

• 軟件層兼容 Huggingface 生態，僅需 Transformers 模型代碼＋safetensors 權重文件，即可一鍵運行主流 Transformer 模型

→ 優化大模型推理流程，實現敏捷開發，遷移更快，體驗更流暢。

模型壓縮

• 端側推理對存儲與計算資源要求極高，方案采用精細化壓縮策略：

• 支持 BF16、NF4 混合精度壓縮，在保持精度基礎上顯著降低計算壓力

• PCA 聚類壓縮 LM-Head，減少 90% 的訪存與計算負擔，同時保持推理準確性

→ 模型輕巧運行穩，真正適配邊緣與終端AI場景。

實測效果

5W 功耗實現行業領先推理性能

基于 ALINX VD100 平臺實測，模型運行結果如下：

完整實測報告和對比報告，聯系 ALINX 獲取。

應用場景

AI 終端的可能性不止于你想象

這套端側大模型部署方案已在多種高要求場景中落地：

• 新型移動智能終端：包括 AI 可穿戴設備、AI 玩具、人形機器人等，離線運行大模型，保護用戶隱私

• 工業機器人/無人系統：保障實時安全

• 太空/油田等極端場景：低功耗運行，降低散熱負擔，保障系統穩定性

  
  

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