待验证50% 置信事实精确时间
VIDRAFT 在一类通常只用于推理的 NPU 硬件上，从零预训练了一个 4600 万参数的语言模型 VKORE-46M-NPU，整个训练过程未依赖 NVIDIA GPU 或 CUDA 软件栈。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
部分验证VIDRAFT 发布了 VKORE，一套面向 NPU 的 AI 加速软件层，通过软件手段让原本只支持推理的 NPU 具备训练能力，无需更换硬件。79% 相似待验证GPU拥有大量通用计算核心，可通过CUDA等编程模型灵活调度，天然适合训练中频繁的矩阵运算与梯度反传；NPU则是为神经网络推理定制的专用芯片，通常采用脉动阵列或类TPU的数据流架构，对固定算子高度优化，但编程模型封闭、对动态计算图支持有限，传统NPU难以承载训练任务。77% 相似待验证VIDRAFT推出的VKORE软件加速层在不改动芯片的前提下，既将NPU推理性能提升数倍，又让Transformer的LoRA训练在这类推理专用硬件上跑通，数值精度与标准PyTorch达到0.9999对齐。73% 相似待验证Intel Core Ultra内置的NPU算力通常在10-15 TOPS（INT8）级别，适合AI推理但不适合模型训练72% 相似待验证VKORE 的功能定位类似于 CUDA 之于英伟达 GPU，位于应用层 ML 框架和 NPU 硬件之间，但具体实现细节（是否包含编译器、kernel 库、运行时调度器）尚未披露。70% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1041047API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1041047MCP
get_claim(id=1041047)