当前，人工智能应用正加速从云端向边缘侧与终端设备渗透。在这一趋势下，成为关键需求。专为神经网络计算设计的因其在能效比上的巨大优势，已成为边缘AI芯片的核心组件。与此同时，凭借其更小的体积、更快的速度以及对硬件更低的依赖，在移动端、IoT设备和工业嵌入式场景中展现出强大的应用潜力。将小模型部署于NPU，旨在充分发挥两者优势，实现的AI赋能。然而，从训练完成的模型到在NPU上高效、精准地运行，中间存在

当前，人工智能应用正加速从云端向边缘侧与终端设备渗透。在这一趋势下，成为关键需求。专为神经网络计算设计的因其在能效比上的巨大优势，已成为边缘AI芯片的核心组件。与此同时，凭借其更小的体积、更快的速度以及对硬件更低的依赖，在移动端、IoT设备和工业嵌入式场景中展现出强大的应用潜力。将小模型部署于NPU，旨在充分发挥两者优势，实现的AI赋能。然而，从训练完成的模型到在NPU上高效、精准地运行，中间存在

当前，人工智能应用正加速从云端向边缘侧与终端设备渗透。在这一趋势下，成为关键需求。专为神经网络计算设计的因其在能效比上的巨大优势，已成为边缘AI芯片的核心组件。与此同时，凭借其更小的体积、更快的速度以及对硬件更低的依赖，在移动端、IoT设备和工业嵌入式场景中展现出强大的应用潜力。将小模型部署于NPU，旨在充分发挥两者优势，实现的AI赋能。然而，从训练完成的模型到在NPU上高效、精准地运行，中间存在