仿生機器人由於型態各異，採用VLA架構將會需要一定的調整時間，不利於應用快速落地。此時使用代理架構，不僅運動部分僅需要依照各機體原生的SDK進行串接，也可導入各專業廠商成熟的軟體產品，作為代理可呼叫的行為工具，直接達成商用等級的機器人應用。

在這篇深度解析技術文章，我們將探討ExecuTorch的OpenVINO後端——這是一種專為簡化異質運算複雜度而設計的解決方案，讓單一模型能智慧地運用CPU、GPU與NPU的專有功能，達到近乎原生的效能表現。

各種AI模型正進駐PC，而且它們變得更聰明、快速、強大；然而，仍會有一個問題：如何在不同的硬體加速器──例如英特爾的GPU或NPU──上讓模型發揮最佳效能？

動態量化是一種強大的最佳化技術，能顯著提升Transformer模型在Intel GPU的性能，包括搭載於Lunar Lake、Arrow Lake處理器，配備XMX引擎的硬體，以及Alchemist、Battlemage等系列獨立顯卡。

AI PC是一台配備專門用於加速AI工作負載硬體的電腦，意味著我們可以高效率地運作包含AI模型的應用程式；透過精選的軟硬體，筆者將證明幾乎任何類型的AI應用都可以在本地運作。