解析赋创FR50 AI BOX的RK3588主控与LQ50 Duo AI推理架构、320 TOPS@INT8算力构成、LLM/VLM模型参考数据，以及本地大模型、RAG和机器人上层推理的部署配置方法。

DeepSeek V3.2 的发布将开源模型的推理能力推向了新高度。作为一款拥有 671B 总参数规模（MoE 稀疏激活机制，单 token 实际激活约数十B级别）的大模型，其在长文本处理、复杂逻辑推理及多任务生成能力上表现突出。

AI 推理对硬件算力与能效的要求愈发严苛，消费级显卡已难以满足企业级、高负载的 AI 部署需求。NVIDIA 面向专业领域推出的 RTX Pro 6000 显卡，专为 AI 计算与专业图形工作流打造，其真实算力表现备受行业关注。

企业Agent不是单一模型服务。本文从生产架构角度拆解模型推理、Agent编排、数据与记忆、工具连接、安全运行时、AgentOps和基础设施七层能力，并分析容量规划、安全边界和分阶段部署方法。

本文基于Z.AI与vLLM当前资料，整理GLM-5.2原生FP8、完整1M上下文和Q4量化的硬件配置、框架参数、测试方法与生产边界。

国产AI生态发展迅速，企业关注点已从硬件选型转向实际部署能力。当前主流国产开源模型（DeepSeek、Qwen等）和推理框架（vLLM、LMDeploy等）已完成初步适配，RAG知识库系统已具备成熟落地条件。文章剖析了企业AI系统的全栈层级，指出软件生态兼容性比硬件参数更关键，并揭示部署中最易踩的三个坑：忽视软件兼容性、未做性能验证、忽略运维体系。目前国产AI在知识库等场景已无障碍，但Agent等

本文面向GLM-5.2本地部署实施，说明FP8/Q4配置边界、1M上下文KV Cache规划、vLLM参数逻辑、POC测试矩阵、生产架构和上线验收指标。

摘要：随着企业AI私有化部署需求增长，国产GPU受到关注。天数智芯提供两条产品线：天垓150专注训练/微调/高性能推理，支持大模型；智铠100针对企业推理场景优化，适合知识库、Agent等应用。选型需结合业务需求，而非单纯比较算力参数。国产GPU在硬件性能上与NVIDIA差距缩小，但生态仍是挑战。企业部署需关注整体AI基础设施，包括网络、存储等配套方案。国产GPU在企业推理、行业AI等场景已具备竞

企业部署国产大模型正从验证走向规模化应用。随着国产CPU/GPU成熟和开源模型（如Qwen3-VL、Gemma 4）降低门槛，企业可按业务需求选择不同规格模型和算力方案。本文提出四档典型部署方案：轻量级推理工作站（4B/9B模型）、部门级服务器（8B FP16推理）、企业级多模型并行（35B FP16）和训推一体旗舰方案（支持235B量化和微调）。选型应遵循"先定业务目标，再选模型规模"原则，重点

如果您刚刚为您的下一个很棒的深度学习项目购买了一些漂亮的闪亮 GPU，并且已经开始工作。您可以听到风扇呼呼的声音（或者您可以想象它们在云中某处呼呼），但您如何确保充分利用这些 GPU？下面我们将介绍一些可用于监控 GPU 的工具。检查它们的利用率、温度和内存使用情况。我们将介绍如何安装它们，它们最擅长什么，以及如何使用它们的一些技巧。通过确保充分利用 GPU，您至少可以确保它们尽可能快地运行现有模