已验证65% 置信事实精确时间
大模型推理对硬件的需求与训练有本质差异：训练需要超大显存、极高带宽和强互联，推理的瓶颈更多在于权重加载和 KV Cache 存储。
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来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/13
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相关事实
待验证VKORE 的路线存在权衡：重新发明跨硬件可移植的训练指令集会导致软件复杂度大幅上升，可能损失部分硬件级别的性能优化空间。78% 相似待验证本地训练对硬件资源（CPU/GPU算力、内存、存储）的要求限制了本地推荐模型的复杂度上限，使其难以复制云端大规模深度学习模型的效果76% 相似待验证训练芯片需要极高的并行浮点运算能力和芯片间高带宽互联，而推理芯片强调低延迟、高能效和高吞吐量，对芯片间互联要求较低75% 相似待验证训练-部署鸿沟指模型因训练与部署环境的数据分布偏移、软件依赖版本差异或硬件指令集不同而导致的性能下降74% 相似待验证决定模型能力上限的往往是训练算力和数据质量，这两者都难以通过简单的开源实现共享73% 相似
引用此条事实
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