端侧32B模型上车:手机散热与功耗的隐形天花板在哪?
骁龙8 Gen 5手机实测显示,INT4量化32B模型运行十分钟后,生成速度从8 token/s跌至3 token/s。本文对比RTX Spark的45—80W主动散热与手机的被动极限,剖析内存墙与NPU架构的真实瓶颈,
阅读全文关键词:功耗管理
骁龙8 Gen 5手机实测显示,INT4量化32B模型运行十分钟后,生成速度从8 token/s跌至3 token/s。本文对比RTX Spark的45—80W主动散热与手机的被动极限,剖析内存墙与NPU架构的真实瓶颈,
阅读全文苹果把省电做进约200亿参数的稀疏模型,高通则用混合精度降低推理能耗,并称骁龙8 Gen 4端侧大模型功耗下降40%。两套方案暂时缺少统一实测,38TOPS也不能代替持续运行时的温度、降频和适配成本。
阅读全文骁龙8 Gen5发布半年后,14B模型手机端落地遭遇散热与调度双重拷问。实测显示,INT4量化+NPU-CPU混合调度是稳态运行的关键,单纯堆砌算力无法解决热节流导致的掉帧。
阅读全文iPhone 19跑70B模型1.2秒响应却因过热降频,揭示了端侧AI从‘能跑’到‘好用’的巨大鸿沟。本文拆解2026年手机厂商如何通过异构计算、动态量化与新型散热材料,在NPU算力与续航之间寻找平衡点。
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