前端AIWebGPU边缘计算性能优化WASM
告别昂贵的 GPU 服务器：基于 WebGPU + WebAssembly 的浏览器端推理实践
服务器端的 NVIDIA A100 租金极其昂贵，而用户手中的 MacBook 和 RTX 显卡却在闲置。本文将揭示如何利用 WebGPU 计算着色器 (Compute Shaders) 和 WebAssembly，将深度学习模型（如 Stable Diffusion、Whisper）直接搬进 Chrome 浏览器，实现零服务器成本的 AI 推理。
林峰
工程技术总监
前阿里 P8 架构师，深耕 Node.js 高并发与鸿蒙原生应用开发。
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查看全部 →离线AI部署Electron开发本地知识库数据安全私有化模型
打造“物理隔离”的 AI 知识库：Electron + Ollama 离线部署方案
对于涉及国家秘密、核心专利或高等级隐私的场景，“上云”即违规。本文将拆解如何构建全链路离线的桌面端 RAG 应用：利用 Electron 封装界面，Ollama 负责底层推理，LanceDB 充当嵌入式向量库，实现真正的“拔掉网线也能用的 AI”。
混合AI架构端侧大模型成本优化WebGPU系统设计
云端太贵，本地太笨？构建“端云协同”的混合 AI 架构 (Hybrid AI)
GPT-4 很聪明但每百万 Token 要几十美元，Llama-3-8B 很便宜但处理复杂逻辑会“降智”。企业如何两全其美？本文深度解析“端云协同”架构，利用语义路由和投机采样技术，让简单任务在用户浏览器/手机端（WebGPU）免费解决，复杂任务无缝流转至云端，实现成本与智能的最佳平衡。