一、异构算力和多样化模型的适配难题当模型规模指数级增长，硬件生态却陷入碎片化困境：GPU、NPU、TPU、FPGA... 每种设备都有自己的语言、内存模型和调度机制。不同厂商的硬件具有不同的指令集、内存结构和优化策略，而模型本身也在结构、精度、计算模式上差异巨大。这种“多样性 × 多样性”的组合爆炸，使得直接部署和高效运行变得异常复杂。“主板”不是物理电路板，而是软件定义的智能算力操作系统它要解决的根本矛盾是：如何让千姿百态的AI模型在五花八门的硬件上“即插即用”？因此，业界正在积极构建一种类似于“主板”的统一抽象层或调度框架，其核心目标是：屏蔽底层硬件差异：通过统一的设备发现、内存管理...