ENGINE 01
极速推理引擎
基于自研 kernel fusion 技术，在 ARM/x86/GPU 上自动选择最优算子路径。Llama-3-8B 在 Jetson Orin 上达到 8.3ms/token，比 llama.cpp 快 2.4 倍。
- 支持后端CUDA · Metal · Vulkan · ONNX
- 量化精度INT4 / INT8 / FP16
- 动态 batching支持
Edge AI Inference Engine · v3.2 Released
推理不该
等云端。
Nexora Edge 让大模型在你的设备上以 8ms 延迟运行——无需联网，无需 GPU 集群，无需把数据发给任何人。
terminal — nexora deploy
$ nexora deploy --model llama-3-8b --target edge
✓ Model optimized: 8.2B → 3.1B params (quantized)
✓ Target device: NVIDIA Jetson Orin Nano
✓ Inference latency: 8.3ms / token
✓ Memory footprint: 2.4 GB / 8 GB
✓ Deployment active on 127.0.0.1:8080
_8ms平均推理延迟
99.98%服务可用性
120+兼容模型架构
14k边缘节点部署量
// 核心能力
三个引擎，一个平台。
Nexora Edge 不是单一推理框架，而是从模型压缩到部署监控的完整工具链。
ENGINE 02
模型压缩引擎
结构化剪枝 + 知识蒸馏 + 量化感知训练三合一。8B 模型压缩到 3.1B 参数后精度损失小于 1.2%，体积缩减 62%，推理速度提升 2.4 倍。
- 压缩率最高 70%
- 精度损失< 1.2%
- 自动化流程一键完成
ENGINE 03
零信任部署引擎
模型加密分发、TEE 可信执行环境、设备级指纹验证。数据全程不出端，满足金融、医疗、政企级合规要求。已通过 SOC2 Type II 认证。
- 加密标准AES-256-GCM
- 合规认证SOC2 · GDPR · HIPAA
- 硬件隔离Intel SGX · ARM TrustZone
// 工作流程
三步上线，不写部署代码。
01
上传模型
支持 HuggingFace / PyTorch / ONNX / Safetensors 格式。拖拽或 CLI 推送，30 秒完成解析。
$ nexora push ./my-model.safetensors
02
自动优化
平台自动分析模型结构，选择最优压缩策略和算子路径。全流程可视化，每一步可回滚。
→ Pruning 38% → Quantize INT8 → Kernel Fusion
03
边缘部署
一键分发到目标设备群。支持 OTA 热更新、灰度发布、A/B 测试和实时监控。
$ nexora deploy --target fleet --canary 10%
// 性能对比
数字不会说谎。
同一 Llama-3-8B 模型，同一硬件（Jetson Orin Nano 8GB），三种部署方案的实测数据。
Nexora Edge
云端 API
llama.cpp
推理延迟
8.3 ms
142 ms
19.8 ms
月度成本 / 千台
¥ 2,400
¥ 48,000
¥ 2,400
数据出端
否
是
否
离线可用
是
否
是
部署复杂度
一键
API 接入
手动编译
// 客户与信任
被工程团队信任。
Helix Bank
MedCore
DriveOS
InduSoft
GovTech
"我们在 3,200 台 ATM 上部署了 Nexora Edge 做实时反欺诈推理。之前用云端 API，每笔交易要等 150ms 才能放行。现在 8ms 在端上完成，客户完全无感。"
"医疗影像数据不能出医院。Nexora 是唯一一个让我们在本地 GPU 服务器上跑 3D UNet 模型、延迟还低于 10ms 的方案。合规部门一次就通过了。"
"我们的自动驾驶感知系统以前依赖云端兜底。换了 Nexora 后，车端推理延迟从 140ms 降到 9ms。在 60km/h 时，这意味着刹车距离缩短了 2.2 米。"
// 申请 Demo
让我们在你设备上
跑一个真实模型。
填写信息后，我们的工程师会在 48 小时内联系你，在你的目标设备上部署你指定的模型，并当场展示推理延迟。不收任何费用。
- 总部上海张江科学城博云路 2 号 5 层
- 邮箱[email protected]
- 电话+86 21 5050 1010
- 开源github.com/nexora-labs