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模型壓縮終極形態(tài)：TensorRT 知識(shí)蒸餾聯(lián)合優(yōu)化 在自動(dòng)駕駛的感知系統(tǒng)中，一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型需要在20毫秒內(nèi)完成推理；在手機(jī)端的語(yǔ)音助手里，響應(yīng)延遲必須控制在百毫秒以?xún)?nèi)——這些場(chǎng)景背后，是對(duì)AI模型“又快又準(zhǔn)”的極致追…

稀疏量化雙管齊下：極限壓縮大模型體積 在大模型時(shí)代，一個(gè)令人又愛(ài)又恨的現(xiàn)實(shí)是：性能越強(qiáng)的模型，部署成本也越高。當(dāng)我們?cè)趯?shí)驗(yàn)室里為百億參數(shù)模型的高準(zhǔn)確率歡呼時(shí)，工程團(tuán)隊(duì)可能正為它在生產(chǎn)環(huán)境中“跑不動(dòng)”而焦頭爛額…

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橫向?qū)Ρ葴y(cè)試：TensorRT vs OpenVINO vs TFLite 在自動(dòng)駕駛的感知系統(tǒng)中，一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是：如何讓車(chē)載 GPU 在 30 毫秒內(nèi)完成一幀復(fù)雜場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)？這不僅是算法的問(wèn)題，更是推理效率的博弈。現(xiàn)實(shí)中的模型往往“訓(xùn)練得…