Restricted Distribution 5 张量低秩压缩以降低 KV Cache 资源开销：相比于传统 MHA ， MLA 通过降 维 操作使得存储的张量维度大幅减小。（下图中仅红色阴影部分需要存 储） (bs, ℎ) (bs, ℎ) 2bsℎ (bs, ℎ) (bs, ℎ) bsℎ′ 压缩后宽度ℎ′ ≪ 隐藏层宽度ℎ MLA 架构： 1 ）分别对 Query 、 Key-Value

是一个独立的软件包，相比 Hugging Face*、PyTorch* 和其他机器学习框架相比， 它需要的依赖更少。因此使用 OpenVINO™ 运行和部署大模型时，其更精简的二进制大小和内存占用减少了对硬件及存 储的需求。同时，较少的依赖也意味着在部署环境中进行包和版本管理时的麻烦更少。 • 在运行速度方面，大多数大模型运行时库都依赖于通过 Python* 解释器执行的 Python* 代码，而 OpenVINO™ 与新松联合推出的 3D 点云 + 视觉多 传感器融合技术，能够满足移动巡检等场景的应用需求，帮助客户实现数字化、智能化转型。 该控制器不仅具备硬件模块，还集成了导航、避障等算法及软件，能够集中处理人机交互、充能储能、运动控制、环境感知、 无线通讯等负载，加速负载的运行，同时满足移动机器人在稳定性、扩展性等方面的要求。目前，该控制器已经广泛应用于 新松智能巡检机器人、电力无人值守机器人、安防巡逻机器人、园区