推理更快，全程本地部署
Pascari aiDAPTIV 可将本地 PC、工作站与 IoT 边缘系统，转化为高效、具备隐私保护的 AI 推理引擎，且部署方式简单。无云端延迟。无数据外泄风险。让 AI 在你工作与学习的地方即时运行。
根据 Phison 测试，aiDAPTIV 在笔记本电脑上可实现最高 10 倍更快的推理响应速度，以及最高 102 倍更快的首 Token 延迟（TTFT）。
不依赖云端，是真正的成本优势
aiDAPTIV 让定制训练的 AI 模型能够在本地顺畅运行，提供一套简单、安全且具备成本效益的推理解决方案。
- 即插即用，简易部署
- 高成本效益
- 支持多种设备形态
- 100% 本地数据隐私
aiDAPTIV 如何在日常设备上实现 AI 推理
该方案结合 aiDAPTIV 缓存与智能软件，使大型语言模型（LLMs）能够在日常设备（包括 PC、工作站和边缘系统）上，实现快速且可靠的本地推理。
随着 LLM 对话内容不断增长，模型需要存储更多近期“记忆”（KV cache）。当其超出 GPU VRAM 容量时，系统性能会因重复计算或 GPU 等待而显著下降。aiDAPTIV 通过闪存扩展 GPU 可访问的内存空间，并对数据进行智能管理，确保在 GPU 需要时及时可用。
GPU 保持高效运行，推理延迟保持可预测，即使面对长提示或 Agent 工作流，用户也能获得更加流畅、更加出色的交互体验。
- 在支持更长上下文的同时，实现更快的响应速度
- 推理结果更加准确且更具相关性
- 完整的数据隐私与主权保障
- 无需重新设计推理流程或调整模型架构
应用场景
领域专属的 Copilot 与聊天机器人
RAG 与文档理解
代码助理与开发工具
Agent 与长上下文工作流
学习与实验
How aiDAPTIV helps
利用本地数据构建符合企业或教学内容需求的 AI 助手，无需将数据暴露给第三方云平台。
在本地端运行检索增强生成（RAG）流程，从内部文档、操作手册、研究资料或记录中回答问题，同时确保内容保持私有、不对外泄。
在安全的工作站环境中部署本地代码 Copilot，
使其能够理解你的代码仓库、构建系统和内部库。
通过为模型提供更大的工作内存空间，在不牺牲推理延迟的情况下，支持多步骤 Agent、更长的会话历史以及更丰富的工具使用。
为团队和学生提供实践环境，在本地硬件上使用真实工作负载探索大型语言模型（LLMs）的行为、安全性与评估方式。
应用场景
aiDAPTIV™ 如何帮助
领域专属的 Copilot 与聊天机器人
利用本地数据构建符合企业或教学内容需求的 AI 助手，无需将数据暴露给第三方云平台。
RAG 与文档理解
在本地端运行检索增强生成（RAG）流程，从内部文档、操作手册、研究资料或记录中回答问题，同时确保内容保持私有、不对外泄。
代码助理与开发工具
在安全的工作站环境中部署本地代码 Copilot，
使其能够理解你的代码仓库、构建系统和内部库。
Agent 与长上下文工作流
通过为模型提供更大的工作内存空间，在不牺牲推理延迟的情况下，支持多步骤 Agent、更长的会话历史以及更丰富的工具使用。
学习与实验
为团队和学生提供实践环境，在本地硬件上使用真实工作负载探索大型语言模型（LLMs）的行为、安全性与评估方式。
选择你的推理配置
aiDAPTIV™ 通过扩展 GPU 可用的内存空间，使本地 AI 推理能够在多种个人电脑与工作站设备形态中实现。这让你可以根据实际工作负载，在成本、性能与容量之间取得合理的平衡。
笔记本电脑
适用于中型语言模型及交互式使用场景的便携式本地 AI 推理。
台式电脑
为团队、实验室和小型部门提供稳定可靠的本地 AI 推理。
台式工作站
适用于更大规模模型、更长上下文，或多用户并发推理的高容量系统。
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