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从模型到 FPGA 原型，小团队怎么搭最快验证闭环
小团队做硬件 AI 原型时，最重要的不是一次做到完美，而是尽快形成能反复迭代的验证闭环。
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做边缘推理评测时，先把基线方法定住
没有统一方法的 benchmark 只会制造噪声，不能帮助团队做设备或模型决策。
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CXL 进入 AI 训练节点之后，哪些设计假设会失效
CXL 带来的不是简单扩容，而是内存层级、调度策略和故障模型的重写。
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本地推理工作站的供电规划，比显卡型号更容易踩坑
预算本地推理工作站时，真正容易把项目拖慢的往往不是 GPU，而是供电、散热和扩展余量。