大模型能运行≠用户体验好。
IDC 预测，到 2026 年，全球超过 50% 的企业 AI 工作负载将部署在边缘设备上。在 AI 部署逐渐从云端转向边缘端的趋势下，越来越多智能终端开始尝试在本地运行完整模型，以降低延迟、保护隐私并节省通信成本。但真正落地时却发现：功耗吃紧、模型裁剪严重、开发流程繁琐，使得“能运行”远远达不到“用得好”。
基于 ALINX VD100 开发平台，客户打造出一套面向 AI 终端的大模型部署方案，实测可支持 8B 模型运行、运行 3B 模型功耗仅 5W，推理速度达 12 tokens/s，远优于市面同类产品。
本方案基于 AMD Versal ACAP 架构，通过硬件架构、推理框架、模型压缩等多个层级的全栈优化，显著提升大模型端侧部署的能耗比。
可重构数据流硬件架构
可重构数据流+AIE 处理器阵列+可编程逻辑，提升并行度与灵活性
无缓存设计＋分布式片上存储，实现低延迟、确定性响应
NoC 优化与指令调度提升算子计算利用率与带宽利用率至 96%
原生支持矩阵-向量乘、注意力融合、激活函数融合等 AI 关键算子，支持混合数据模型和嵌套量化
多端口高性能访存模块，优化 BRAM 和 DSP 资源使用效率
在同等功耗下，平台可以支持更多模型层级与更大参数规模。
研开发工具链
自研高层次离散事件仿真器，较 RTL 级仿真器仿真速度优化 300 倍，支持全部功能模拟与自动设计空间搜索
自研 Kernel 和 Buffer 布局优化工具，减少 50% 访存冲突，大幅缩短部署时间
快速搭建模型、开发体验友好。
优化推理运行
优化硬件调用开销，管理异步算子调用。
设计连续地址内存池，规避伙伴系统分配物理内存页碎片问题，减少 50% 内存占用。
让模型跑得稳，持续运行不掉链子。
敏捷开发推理框架
融合采样计算，推理速度提升 100 倍
融合 MLP、MoE 等算子，通过流水线优化重叠不同算子计算时间
软件层兼容 Huggingface 生态，仅需 Transformers 模型代码＋safetensors 权重文件，即可一键运行主流 Transformer 模型
优化大模型推理流程，实现敏捷开发，迁移更快，体验更流畅。
模型压缩
端侧推理对存储与计算资源要求极高，方案采用精细化压缩策略：
支持 BF16、NF4 混合精度压缩，在保持精度基础上显著降低计算压力
PCA 聚类压缩 LM-Head，减少 90% 的访存与计算负担，同时保持推理准确性
模型轻巧运行稳，真正适配边缘与终端AI场景。
实测效果
5W 功耗实现行业领先推理性能
基于 ALINX VD100 平台实测，模型运行结果如下：
完整实测报告和对比报告，联系 ALINX 获取。
应用场景
AI 终端的可能性不止于你想象
这套端侧大模型部署方案已在多种高要求场景中落地：
新型移动智能终端：包括 AI 可穿戴设备、AI 玩具、人形机器人等，离线运行大模型，保护用户隐私
工业机器人/无人系统：保障实时安全
太空/油田等极端场景：低功耗运行，降低散热负担，保障系统稳定性
文章来源：ALINX