使用 HAMi 简化边缘计算中的 AI

开源智能体（如 Hermes 和 OpenClaw）能够推理并使用工具，但边缘部署仍然困难——问题不在模型，而在底层的算力：内存有限、功耗预算紧张、没有运维团队。让智能体 AI 普及化，关键在于修复算力层。本次深度解析涵盖边缘 GPU 与显存切片：将一块设备的统一内存切分，让多个智能体在 NVIDIA Jetson 这样的小型硬件上并发运行，并在内存不足时进行时间共享。我们对比 Jetson 级 GPU 与 Axelera、DeepX 的 NPU——每瓦性能更高——以及让它们可被调度的必要条件。HAMi 是 CNCF 孵化项目，提供与硬件无关的 GPU 虚拟化，正是这一层：跨异构加速器的统一调度平面、细粒度显存切片、开源。一份无需云预算的边缘 AI 蓝图。