待验证50% 置信事实精确时间

QNPUTER方案在英伟达L4显卡上一次计算器调用耗时半秒到一秒，使用专用加速程序；若只用普通模型代码则慢十几倍。

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来源数

50%

置信度

短期 (~14 天)

时效性

2026/10/31

首次发现

有效期至：2026/11/14

来源

不训练，把一颗CPU编译进千问权重，意味着什么？

涉及实体

QNPUTERproduct 英伟达L4product

相关事实

待验证作者发布实验版：在QNPUTER上用C程序运行一个26万参数的小语言模型，权重作为数据装入CPU内存，每生成一个Token约需41秒。74% 相似待验证V3版本编写KV缓存后，从512-token提示词生成100个token的耗时从278秒降至28秒，实现近10倍推理加速71% 相似待验证在资产数量从5增至20时，IntelliScene 3.0的布局时间保持在25秒以下，而VLM智能体方案需超过200秒。68% 相似待验证实时换装需要每帧处理时间低于33毫秒，可能采用知识蒸馏、模型剪枝或TensorRT等推理加速手段68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1121154

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1121154

MCP

get_claim(id=1121154)