RK1828 四卡 PCIe 级联方案落地，边缘端可原生跑通 Qwen3.8-27B、Gemma-4-31B-it

瑞芯微 RK1828 M.2 2280 AI 协算力卡，基于RK182X_AI_SDK V1.1.0，四卡 PCIe 级联推理落地，边缘端原生跑通 Qwen3.8-27B、Gemma-4-31B-it，属于嵌入式边缘私有化大模型方案，替代 Jetson 高功耗方案的有力选项。

一、硬件架构

RK1828：单卡内置5GB 片上 DRAM，NPU 算力 20TOPS@INT8，M.2 2280 M-key，PCIe2.0 接口；单卡原生最大 7B 模型推理

四卡级联：4 张 RK1828 通过 PCIe 与主控（RK3588/RK3576/x86）互联，模型张量并行分片，4 个模型 segment 分别加载到 4 张卡，主控做 pipeline 调度 prefill/decode，跨卡通过 PCIe 完成数据交互

总片上内存：4×5GB=20GB，刚好承载量化后的 27B/31B 稠密大模型，无需依赖主机 DDR 加载模型权重，规避内存墙问题，这是该方案核心优势

二、模型适配

1. Qwen3.8-27B：通义千问 3.8 版本 27B 稠密模型，百万级上下文，文本 + 多模态，支持行业知识库、代码、复杂 Agent 推理

2. Gemma-4-31B-it：Gemma4 31B 稠密指令微调版，256K 上下文，图文理解、长文本推理能力强

说明：模型需要做 RKNN 量化，在 RKNN3 Runtime 上推理；对外提供兼容 OpenAI 接口的 RKLLM3 Server，可直接对接 WebUI/Agent 应用

三、核心价值（边缘场景）

✅ 数据不出本地：离线 / 弱网工业场景，数据不传到云端，满足工控、明厨亮灶、智慧工地、光伏巡检、船舶、服务区私有化 AI 合规要求

✅ 嵌入式低功耗：对比 GPU 服务器，整机功耗大幅降低，适合无人值守边缘盒子、嵌入式一体机

✅ 弹性扩容：可以 1 卡跑 7B、2 卡跑 13B、4 卡跑 27B/31B，按需配置算力，硬件复用

✅ 国产算力栈：瑞芯微 RKNN 完整软件链，国产化替代路线，供货可控

四、局限

1. PCIe2.0 互联带宽存在开销，prefill 阶段、多轮长上下文下的 token 吞吐弱于同价位 GPU 卡，更适合并发不高、看重离线私有化部署场景，不是高并发云端推理方案

2. 必须使用 RKNN 模型量化，原生 GGUF 不能直接跑，需要模型转换流程

3. 四卡需要主板支持多路 M.2 PCIe 插槽，硬件底板定制门槛高于普通 x86 显卡

五、典型落地形态

边缘 AI 大模型一体机：RK3588 主控 + 4×RK1828 M.2 算力卡，整机做成工业盒子，本地部署 27B/31B 大模型，实现本地知识库问答、视觉 + 文本多模态 Agent、工业故障分析。

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