文生图算法的芯片加速技术以GPU为当前主流，FPGA和ASIC作为补充，通过并行计算优化、存储层次设计和算法-硬件协同，持续提升生成效率与能效比。未来，随着模型复杂度和分辨率需求的增长，异构计算与存算一体技术将成为突破算力瓶颈的关键方向，推动文生图从实验室走向更广泛的工业级应用。

DeepSeek推出的UE8M0FP8是一种创新的8位量化格式，专为国产AI芯片优化设计。该技术结合FP8高效计算与动态精度调整，采用无符号位、8位指数和动态尾数分配策略，在保持广泛数值范围的同时灵活调整精度。相比标准FP8和INT8等格式，UE8M0FP8在AI模型训练和推理中展现出更好的效率与精度平衡，特别适用于大模型、国产芯片及边缘AI计算场景。该技术有望显著降低算力成本，推动AI技术普及。

这些芯片和模型的组合展示了在边缘推理芯片上部署大模型的可能性，能够支持复杂的AI计算任务，并具备较强的通用算力。随着技术的发展，未来可能会有更多的大模型能够在边缘推理芯片上得到有效部署。在边缘推理芯片上部署的大模型有一些特定的要求，包括算力、内存带宽、内存容量等，以支持巨量参数的大模型在边缘端运行。

音频生成算法已从传统的信号处理方法演进为以深度学习为核心的智能生成体系。当前主流技术融合了数字信号处理、语音合成、深度神经网络、音频增强与编码传输五大核心技术模块。未来发展方向包括更高效的端到端生成模型、多模态联合生成（如文本→语音+表情）、以及低资源条件下的个性化音频合成。这些技术共同推动着智能语音、元宇宙音频交互和无障碍通信等前沿应用的发展。

DeepSeek推出的UE8M0FP8是一种创新的8位量化格式，专为国产AI芯片优化设计。该技术结合FP8高效计算与动态精度调整，采用无符号位、8位指数和动态尾数分配策略，在保持广泛数值范围的同时灵活调整精度。相比标准FP8和INT8等格式，UE8M0FP8在AI模型训练和推理中展现出更好的效率与精度平衡，特别适用于大模型、国产芯片及边缘AI计算场景。该技术有望显著降低算力成本，推动AI技术普及。

比如在硬件部分，网页4提到NPU和内存，网页5提到显存和FP4，网页6提到高通主板的参数，可以合并讨论。- **异构计算方案（CPU+GPU+NPU）**：主流AI PC（如搭载高通骁龙X Elite、英特尔酷睿Ultra、AMD Ryzen AI等芯片）采用“CPU+GPU+NPU”异构架构，NPU（神经网络处理器）成为大模型本地推理的核心。当前AI PC对大模型本地部署的支持已初步成熟，核心体

Milvus是一个开源的高性能向量数据库，专为AI和机器学习应用设计，支持大规模向量数据的存储、索引和相似性搜索。由Zilliz开发并于2019年开源，目前已成为全球最受欢迎的向量数据库之一。其核心功能包括高效向量搜索、分布式架构和多语言SDK支持，广泛应用于推荐系统、语义搜索和生成式AI等场景。Milvus以卓越性能、开源免费和灵活部署等优势，在AI基础设施领域占据领先地位，帮助开发者快速构建向

2025年世界人工智能大会(WAIC)上，RockAI正式发布Yan 2.0 Preview版本，这款基于非Transformer架构的大模型凭借原生记忆能力和全离线智能，重新定义了端侧AI的技术边界。与传统大模型不同，Yan 2.0从底层重构了AI运行逻辑，专注解决Transformer架构在端侧部署中的算力瓶颈问题，实现了3B参数模型性能超越Llama3 8B的突破性成果1。随着硬件适配的完善

平台构建了"算力即服务+创作者经济"的混合模式，通过云端ComfyUI降低AI创作门槛，并为开发者提供50%-70%的高比例收益分成。该平台已覆盖144个国家，月活创作者超2万人，最高月收入超3万元，显著提升了创作效率（提升10倍）并降低成本（仅为传统的5%）。其技术优势包括FramePack长视频生成和FLUX.1Kontext精准编辑，支持6GB显存设备完成高质量创作。相比

人工智能在硬件工程领域的应用主要集中在自动化、仿真、优化和辅助决策等方面，而人类工程师则更多地参与创造性设计、问题解决、项目管理和团队协作等工作。