摘要：普通笔记本上使用OpenVINO加速大模型的实践探索 本文记录了在没有独立显卡的普通笔记本上，通过OpenVINO异构计算技术将Qwen2.5大模型推理速度提升68%的完整过程。实验对比了CPU、GPU、HETERO和AUTO四种运行模式，发现OpenVINO的AUTO模式能智能调度计算资源，在文本生成任务中实现32.9 tokens/s的速度。研究揭示了异构计算的关键规律：计算密集型任务适

但是随着三年发展下来，特别是国内的千问、Deepseek这类大模型的成长，其实在处理这些基础的信息，或者说是简单的场景基本上差异化越来越小了。这个思路主要是通过确保模型的推理是基于可查看明确的数据，现场演示了AI用的一张张实时提供、存储的Excel表格进行推理，然后问题分析步步都有流程，让最后的生成的结论和报告的可信度更高、更严禁。而在26年今年，对这些智能体的操作的上限进一步提高了，这些智能体可

摘要：普通笔记本上使用OpenVINO加速大模型的实践探索 本文记录了在没有独立显卡的普通笔记本上，通过OpenVINO异构计算技术将Qwen2.5大模型推理速度提升68%的完整过程。实验对比了CPU、GPU、HETERO和AUTO四种运行模式，发现OpenVINO的AUTO模式能智能调度计算资源，在文本生成任务中实现32.9 tokens/s的速度。研究揭示了异构计算的关键规律：计算密集型任务适

摘要：普通笔记本上使用OpenVINO加速大模型的实践探索 本文记录了在没有独立显卡的普通笔记本上，通过OpenVINO异构计算技术将Qwen2.5大模型推理速度提升68%的完整过程。实验对比了CPU、GPU、HETERO和AUTO四种运行模式，发现OpenVINO的AUTO模式能智能调度计算资源，在文本生成任务中实现32.9 tokens/s的速度。研究揭示了异构计算的关键规律：计算密集型任务适

但是随着三年发展下来，特别是国内的千问、Deepseek这类大模型的成长，其实在处理这些基础的信息，或者说是简单的场景基本上差异化越来越小了。这个思路主要是通过确保模型的推理是基于可查看明确的数据，现场演示了AI用的一张张实时提供、存储的Excel表格进行推理，然后问题分析步步都有流程，让最后的生成的结论和报告的可信度更高、更严禁。而在26年今年，对这些智能体的操作的上限进一步提高了，这些智能体可

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