Vidraft 仅用推理专用 NPU 预训练小语言模型
Vidraft 于 10 月 15 日宣布不依赖英伟达 GPU，仅用推理专用 NPU 完成小语言模型预训练，并在 Hugging Face 发布 VKORE-46M-NPU。
据 aitimes.com 报道，Vidraft 于 10 月 15 日宣布，该公司在不使用英伟达 GPU 的情况下，仅依靠推理专用 NPU 成功完成了小语言模型的预训练，并将该模型发布在 Hugging Face 平台上。发布的模型名为 VKORE-46M-NPU。
Vidraft 表示，在公开文献中未发现采用相同方法的先例，因此称其在实际上属于全球首例。此次训练使用的是该公司 2025 年发布的第一代推理专用 NPU。
公司还公布了对比分析：在相同条件下用高性能 GPU 训练同一模型，收敛到等效的损失曲线和吞吐量，损失轨迹的相关系数为 0.99。
技术细节与发布内容
据 Vidraft 介绍，发布的模型使用公开数据集训练，能够生成简短的英文故事。公司公开了模型权重、模型卡以及 GPU 训练对比分析，但为保护知识产权，未披露核心训练代码。核心技术已申请专利，并将在今后的论文中详细说明。
Vidraft 还表示，公司曾将通用公开模型应用于该 NPU 以验证推理加速效果，并确认量化提升了处理速度。目前公司正将推理加速与训练技术整合进 VKORE 这一 NPU 专用软件层。
快速问答
VKORE-46M-NPU 是什么？
这是 Vidraft 于 10 月 15 日发布的小语言模型，仅使用推理专用 NPU 完成预训练，不使用英伟达 GPU，可生成简短的英文故事。
VKORE-46M-NPU 在哪里可以获取？
模型权重、模型卡和 GPU 训练对比分析已在 Hugging Face 平台发布，但核心训练代码未公开。
核心训练代码为什么没有公开？
Vidraft 表示为保护知识产权未披露核心训练代码，相关技术已申请专利，并将在今后的论文中详细说明。