生成式人工智慧(AI)技術及大型語言模型(LLM)逐步往終端應用拓展，然而在邊緣端導入生成式AI技術，需要克服硬體效能、模型參數量及功耗帶來的挑戰。大型AI模型的訓練與推論仰賴大量的參數，以得出精準的結果。然而終端裝置的記憶體容量、處理器效能及能源有限。因此針對生成式AI在邊緣端應用的處理器設計，必須考量產品在效能、可處理的參數量及功耗方面，如何取得最佳平衡。
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