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_NEWSDATE: 2025-12-21 | News by: DeepTech深科技 | 有0人参与评论 | 专栏: iphone | _FONTSIZE: _FONT_SMALL _FONT_MEDIUM _FONT_LARGE
这项技术的研发，源自于他们在高性能计算领域的积累。熊巍在博士阶段的研究方向为 AI 与计算物理，曾参与过与“太湖之光”相关的软件生态开发工作。
谈及二者的差异，他表示：“超级计算机追求的是极致的计算能力，而面向桌面级超算的研发，则是在妥协中求全的艺术，需要在有限的体积与成本的约束下，尽可能释放计算芯片的最大能力。”在他们看来，正是这种系统级的调优思路，使得在成本和体积受到制约的条件下，依然有机会优化出很强的性能表现，也让桌面超算成为一种可落地的工程方向。
KLEENE 系统并非针对某个特定场景的极限调控，而是一套可复用、可迁移的方法论，能够服务于笔记本电脑、台式机、手机、车载机、机器人主控等多种终端形态。它无需改变处理器硬件设计与操作系统的软件兼容性，这意味着它可以适配到现有的计算生态中。
“我们的技术护城河不是单一算法或某个专利，而是一整套系统工程能力，”熊巍说，“这源于我们团队对计算体系结构的全栈式理解，即从底层的物理定律发展到上层的应用需求。”
Hilbert：新的桌面超算
搭载 KLEENE 系统的首款产品 Hilbert，标志着寅谱计算在桌面级超算产品线的正式起步。这台边长仅为 199 毫米的立方体主机，在紧凑体积内集成了 AMD Ryzen AI Max+ 395 处理器与核显 Radeon 8060S Graphics，最高支持 128GB 统一内存，并最大可分配96GB显存。
（来源：资料图）
硬件配置只是基础，真正让 Hilbert 不同的是它在系统级优化下的表现，这也得益于团队研发的 KLEENE 主板智控系统。在内部测试中，这台小型主机在多项基准测试中取得了以下成绩：CineBench R23 42.8k、3DMark-CPU 14566、V-Ray GPU 2166，这些数据反映了其在基础计算和图形渲染等典型场景下的计算能力。
然而，Hilbert 的目标并不是成为一个跑分冠军。“我们追求的是其在真实工作流中的稳定性、可复现性与长期体验，”熊巍说，“这台设备需要同时满足白天的生产力需求和晚上的娱乐需求，这才是我理想中的全能。”
打破 AI 算力的奢侈印象
在熊巍看来，当前端侧 AI 部署面临的最大障碍之一是成本。“一张 24GB 显存的公版 RTX 4090 显卡已经突破两万元，但它仍然无法部署超过一定规模的大模型。对于大多数用户来说，本地搭建基于大模型的工作流其实是一种奢侈。”他表示。
而 Hilbert 采用的是 128GB 高速内存方案，最大 96GB 的显存使其能够在本地部署千亿参数级别的大模型。根据内部测试，在 GPT-OSS 120B（8bit）的模型上，配合专家混合模型优化加速，推理速度可达 42tokens/s。
“我们希望算力像 Wi-Fi 一样，”熊巍表示，“一个小盒子放在家里，整个屋子的智能设备都可以通过局域网来共享它的算力，处理各种 AI 和计算任务，同时确保数据始终留在本地，以满足用户对隐私与安全的需求。”
这种设想并非空想。随着物联网设备的普及以及 AI 应用场景的增多，家庭和小型办公室比如一人公司等场景，对于本地算力的需求正在快速增长。智能家居设备不希望数据上云，但又需要智能的能力；小型工作室有财务数据、设计稿等敏感信息，既想用 AI 提高效率，又担心数据泄露。
虽然寅谱计算是一家初创公司，但在产业链上已经建立了一定的生态位。“在这个行业，单打独斗是很难的，”熊巍坦言，“计算机和半导体行业的产业链太长了，从芯片、主板设计、生产制造到销售渠道，每个环节都需要合作伙伴。”- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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