vLLM-Ascend 安装部署与环境配置指南
vLLM-Ascend 是 vLLM 项目专为华为昇腾 NPU 设计的硬件插件，支持主流大模型与多模态架构，提供高性能推理能力。项目结构清晰，涵盖核心算子、工具脚本与容器化部署方案，兼容单/多节点环境，助力高效构建昇腾上的 AI 推理服务。
【AI系统】寒武纪介绍
中科寒武纪科技股份有限公司，成立于2016年，致力于打造云边端一体、软硬件协同的智能芯片产品和平台化基础系统软件。寒武纪的产品线涵盖了终端智能处理器IP、边缘端和云端智能加速卡，形成了从1A处理器核到思元系列MLU100、MLU200、MLU300的完整布局。其核心技术包括高效的MLU Core架构和Cambricon Neuware软件栈，支持高性能AI计算，助力机器更好地理解和服务人类。
K-438G 免处理硅胶专用瞬干胶技术解析：从表面活化机理到工程选型应用
K-438G是科耀研发的免底涂硅胶专用瞬干胶，通过表面活性基团实现对硅胶、TPU、TPE等低表面能材料的直接化学键合，初固4–6秒，剪切强度1.5–3.5 MPa（内聚破坏），耐温-50℃~+100℃，透光率≥92%，通过ISO 10993生物相容性认证，广泛应用于医疗器械、智能穿戴及汽车电子等领域。
找到了多个 **Kokoro 量化版本** 可以下载
Kokoro语音合成模型提供多种量化版本：FP32（350MB）、FP16（169MB）、INT8/Q8（约100–103MB）、Q4及AMD NPU优化版，适配桌面、移动端、浏览器与嵌入式设备。支持GitHub、HuggingFace、npm多源下载，兼顾体积与性能。
内部干货 | 基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-课程讲义
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
分享一款端侧AI部署工具Nexa SDK
2025年AI硬件爆发，但云端大模型面临成本高、隐私差、延迟大等问题。开源小模型崛起，推动边缘AI发展。Nexa SDK应运而生，提供跨平台统一推理框架，支持NPU/GPU/CPU深度适配，实现低代码、高性能、多模态模型Day-0支持，兼容OpenAI API，助力手机、PC、汽车、IoT等端侧AI快速落地，重塑智能体验。
2026EDGE AI报告-深入解读塑造EDGE AI下一阶段发展的关键技术指南
《2026 Edge AI 技术报告》深度解析边缘智能前沿：涵盖小型化基础模型、多模态感知、超低功耗硬件（神经形态/传感器内计算）、Agentic AI架构、Physical AI系统，以及MLOps、协作学习与信任栈（安全/隐私/可解释性）。报告由Wevolver联合顶尖专家与生态伙伴发布，聚焦工程落地与可持续发展。（239字）
AI服务器电源设计：功率电感选型避坑指南
随着NVIDIA GB300等新一代AI芯片功耗突破千瓦级，GPU供电模块（VRM）正面临“大电流、高频化、高密度”的三重挑战。电感作为储能与滤波的核心元件，其选型直接决定了算力系统的稳定性与能效比。本文结合《AI服务器用一体成型电感》团体标准（2025征求意见稿）及一线大厂实测数据，深度解析AI服务器电感的五大核心指标、避坑指南及主流厂商方案，为硬件工程师提供一份可落地的选型手册。
