讓每一瓦特電力
都轉化為可信的智能

可信基座首先是物理層面的:數據不出端、推理在本地、算力歸企業,因此羅格自主研發端側算力設備。端側功耗與體積受限,算力必須充分利用:在通用計算之上引入 FPGA(現場可編程門陣列,可為特定任務定製的專用硬件)與專用加速芯片,按任務類型分配計算負載;再由羅拉分佈式算力網絡將端、邊、雲組織為可調度、可審計的整體。

  • CPU邏輯與調度:複雜邏輯判斷、系統調度及非結構化小任務。
  • GPU並行推理:大模型推理與並行矩陣運算,提供核心 AI 算力。
  • FPGA · 專用加速記憶管理、OCR 識別、安全加密等高頻任務的流水線加速,顯著降低功耗。
  • 協同調度按任務類型分配負載;全系設備運行同一套 LoLR.AI OS 與 Skills 體系。
瞭解羅拉超算全系設備→
CPU
邏輯與調度規則判斷 · 系統調度 · 非結構化小任務
GPU
並行推理加速大模型推理 · 並行矩陣運算 · 核心 AI 算力
FPGA
專用硬件加速FPGA 與專用加速芯片 · 記憶管理 · OCR 識別 · 安全加密
通用計算處理高頻任務
1×
專用硬件加速
10×

記憶管理、OCR、加密等特定高頻任務的能效對比,實驗室條件數據;整機表現取決於所運行的模型與使用環境。

端雲協同的算力組織方式

單臺設備算力有限,企業任務卻分佈在個人、部門與機構之間。羅拉分佈式算力網絡將隨身設備、桌面設備、機構內網服務器與經授權的雲端組織為一個算力網:節點內部異構分工,網絡層面統一調度,安全鏈路保證節點間的流轉受控。

統一調度 · LoLR.AI OS 按數據敏感度 · 時延要求 · 模型規模 · 成本,決定每項任務的執行位置 端 隨身與個人設備 LoLR ticTALK · mini · BOX 高頻任務就近處理 OCR · 轉寫 · 記憶檢索 · 日常問答 CPU · GPU · FPGA · 專用加速 數據不出端 · 毫秒級響應 · 低功耗 邊 部門與機構內網 LoLR STUDIO · STATION LoLR STATION 項目制方案 · 機架級 大模型推理與多人共享 合規風控 · 部門級數字專家 · 全量數據分析 CPU · GPU · FPGA · 專用加速 · 多機編排 全量數據不出域 · 高併發 · 國產信創 雲 經授權的雲端 LoLR Cloud · 按授權接入的公共算力 LoLR Cloud 彈性算力與模型更新 大規模分析 · 跨域推理 · 模型與 Skills 更新 彈性 GPU 算力 · 按授權與數據策略調用 僅處理經授權的任務 · 調用全程留痕 安全鏈路:設備身份認證 · 端到端加密 · 權限控制 · 全程審計 原始數據留在產生它的節點;節點之間流轉的是任務、結論與經授權的模型能力
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統一調度決定任務在端、邊、雲的哪一層執行,安全鏈路保證節點間流轉受控羅拉分佈式算力網絡 · 示意
異構算力節點

節點內部按任務分工:CPU 負責邏輯與調度,GPU 負責並行推理,FPGA 與專用加速芯片負責記憶管理、OCR、加密等高頻任務。

分佈式調度

按數據敏感度、時延要求、模型規模與成本,決定任務在端、邊、雲的執行位置;組織內多臺設備按併發統一編排。

安全鏈路

設備身份認證、端到端加密、權限控制與全程留痕;原始數據留在產生它的節點,節點間流轉的是任務與結論。

高能效分佈式計算

高頻任務就近由端側專用硬件完成,大模型推理集中於部門與機構級節點,彈性需求按授權使用雲端;算力按能效配置。

可信基座=高能效異構節點+分佈式算力網絡+安全鏈路由此實現數據主權、算力主權與業務主權:數據由企業保有,算力由企業支配,業務由企業定義。