端云协同推理

TurboCore 推理引擎

软硬一体边缘协同推理框架：以端侧推理算力与分布式协同算法，破解「时延—效率—隐私」不可能三角，让终端大模型可用、可快、可安心。

TurboCore 当前交付形态为软件推理运行时与端云协同算法，部署于项目选型的 NPU/GPU/CPU；专用 AI 推理芯片为研究方向与路线图能力，量产型号将单独发布。

研究背景与挑战

未来的终端设备需要大模型能力，但本地数据上送大模型面临四大核心挑战：

总体目标

构建软硬一体的边缘协同推理框架，利用终端侧 AI 推理算力与分布式协同算法，破解「时延—效率—隐私」不可能三角。

终端侧 · 异构双脑

云端 · 大模型服务

01
异构双脑协同与投机采样加速
端侧小模型（Draft Model）前向预测，云端大模型并行验证 Token 序列；降低交互轮次与空转等待。
- 推理加速目标 2–3×
- 显著降低首 Token 时延（TTFT）
02
语义压缩与 Token 效率优化
将本地原始数据（图像、音频等）压缩为高密度、可脱敏的特征向量（Embeddings），减少冗余上云。
- 云端 Token 消耗预计节省 50%+
03
隐私屏障与脱敏特征映射
设计原则：「数据不出端，特征才上云」。敏感处理优先在端侧加密计算环境完成，结合差分隐私与特征混淆，仅上送单向特征向量。
- 高敏处理本地化
- 原始隐私数据默认不出端
04
终端侧 AI 推理算力架构创新
面向 Transformer 算子的硬件级优化路径：高效 KV Cache 管理、低功耗矩阵运算单元、高带宽片上存储；与软件运行时协同演进。
- 算力密度与能效提升（路线图）

指标为特定模型、硬件与任务集下的内部目标或 POC 参考，不构成通用 SLA；以合同与实测为准。