推理吞吐量提升4倍的秘密武器：TensorRT層融合技術(shù) 在當(dāng)今AI應(yīng)用遍地開花的時代，從手機上的美顏濾鏡到自動駕駛汽車的感知系統(tǒng)，深度學(xué)習(xí)模型正以前所未有的速度進入現(xiàn)實世界。但一個殘酷的事實是：訓(xùn)練完成的模型，往往跑…

打造高性能API服務(wù)：TensorRT 大模型最佳實踐 在今天的AI服務(wù)場景中，用戶早已不再滿足于“能用”——他們要的是秒回、不斷、高并發(fā)。無論是智能客服一句話等三秒就掛斷，還是推薦系統(tǒng)在大促時集體卡頓，背后往往都指向同一個問題&a…

從燈泡開關(guān)說起——什么是激活函數(shù)？ 想象一下你家里的電燈開關(guān)。當(dāng)你按下開關(guān)時，電流流過，燈泡亮起；關(guān)閉開關(guān)，電流中斷，燈泡熄滅。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)就是這樣的"開關(guān)"&#xff0…

如何在Kubernetes中部署TensorRT推理服務(wù)？ 如今，AI模型早已走出實驗室，廣泛應(yīng)用于視頻分析、語音識別、推薦系統(tǒng)等高并發(fā)生產(chǎn)場景。但一個訓(xùn)練好的PyTorch或TensorFlow模型，若直接用于線上推理，往往面臨延遲高、吞吐低…

介紹Spring Boot 4 如何集成流量治理神器Sentinel實現(xiàn)QPS限流。摘要 介紹Spring Boot 4 如何集成流量治理神器Sentinel實現(xiàn)QPS限流。 目錄Sentinel簡介啟動 Sentinel 控制臺下載sentinel訪問 Sentinel 控制臺注解@Sent…

2025最新！專科生必看8個AI論文工具測評，開題報告輕松搞定 2025年?？粕貍銩I論文工具測評：精準選工具，高效寫論文 隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，越來越多的?？粕_始借助AI工具提升論文寫作效率。然而，面對…

為什么TensorRT能在相同GPU上服務(wù)更多用戶？ 在今天的AI服務(wù)部署中，一個現(xiàn)實而緊迫的問題擺在面前：如何用有限的GPU資源支撐不斷增長的用戶請求？ 想象一下，你的公司上線了一款基于視覺識別的智能客服系統(tǒng)，初…

TensorRT與ONNX協(xié)同工作流程最佳實踐 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)部署中，一個訓(xùn)練好的模型從實驗室走向生產(chǎn)環(huán)境，往往面臨“性能懸崖”：在PyTorch或TensorFlow中表現(xiàn)良好的模型，一旦進入實際推理場景，延遲高、吞吐低、資源占用大等問…