NVIDIA官方推理SDK為何能統(tǒng)治生產(chǎn)環(huán)境？ 在當(dāng)今AI系統(tǒng)從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)線的過(guò)程中，一個(gè)普遍而棘手的問(wèn)題浮出水面：訓(xùn)練好的模型跑得動(dòng)，但“跑不快”——延遲高、吞吐低、成本貴。尤其是在視頻分析、自動(dòng)駕駛和實(shí)時(shí)推薦這類(lèi)對(duì)響應(yīng)速…

2025最新！9款A(yù)I論文平臺(tái)測(cè)評(píng)：本科生寫(xiě)論文痛點(diǎn)全解析 2025年AI論文平臺(tái)測(cè)評(píng)：為何需要一份權(quán)威榜單？ 隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，越來(lái)越多的本科生開(kāi)始借助AI論文平臺(tái)完成學(xué)術(shù)寫(xiě)作任務(wù)。然而，面對(duì)市場(chǎng)上五花…

近場(chǎng)動(dòng)力學(xué)和擴(kuò)展有限元耦合 近場(chǎng)動(dòng)力學(xué)與擴(kuò)展有限元耦合的數(shù)值格式求解斷裂問(wèn)題，peridynamics 和XFEM，二維和三維。斷裂力學(xué)模擬總在尋找更高效的數(shù)值解法。近場(chǎng)動(dòng)力學(xué)（PD）和擴(kuò)展有限元（XFEM）這對(duì)組合最近…

基于TensorRT的多模態(tài)大模型推理架構(gòu)設(shè)計(jì) 在智能客服、內(nèi)容推薦和自動(dòng)駕駛等前沿場(chǎng)景中，多模態(tài)大模型正逐步成為核心技術(shù)支柱。像CLIP、Flamingo、Qwen-VL這類(lèi)能夠同時(shí)理解圖像與文本的模型，雖然具備強(qiáng)大的語(yǔ)義建模能力，但其龐大的參數(shù)量和復(fù)…

當(dāng)AI工具成為職場(chǎng)人的標(biāo)配，關(guān)于“AI是否會(huì)取代人類(lèi)”的爭(zhēng)論逐漸平息，取而代之的是更深刻的思考：如何讓AI成為個(gè)人能力的“放大器”，實(shí)現(xiàn)從效率提升到思維升級(jí)的躍遷？2025年的實(shí)踐已經(jīng)證明，AI的核心價(jià)值不在…

邊緣計(jì)算場(chǎng)景下TensorRT的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn) 在智能制造工廠的質(zhì)檢線上，攝像頭每秒捕捉數(shù)百幀產(chǎn)品圖像，后臺(tái)系統(tǒng)必須在毫秒級(jí)內(nèi)判斷是否存在劃痕或裝配缺陷。若將這些數(shù)據(jù)傳至云端處理，網(wǎng)絡(luò)延遲可能超過(guò)200ms，不僅無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求&am…

如何衡量TensorRT帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值？ 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)線的過(guò)程中，一個(gè)常被低估卻決定成敗的問(wèn)題浮出水面：為什么訓(xùn)練好的模型一上線就“卡”？ 某電商大促期間，推薦系統(tǒng)響應(yīng)延遲飆升至800ms，用戶點(diǎn)擊率驟…

2022年底ChatGPT的橫空出世，點(diǎn)燃了全球生成式AI的技術(shù)狂熱。歷經(jīng)兩年多的沉淀，這場(chǎng)技術(shù)革命已褪去浮躁，從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)一線，成為驅(qū)動(dòng)各行業(yè)效率變革與價(jià)值重構(gòu)的核心力量。麥肯錫研究顯示，生成式AI每年或?qū)槿蚪?jīng)濟(jì)…