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使用TensorRT優(yōu)化ResNet系列模型的實踐經(jīng)驗 在工業(yè)質(zhì)檢線上，一臺搭載GPU的邊緣設備需要對每秒30幀的高清圖像進行實時分類判斷——是合格品還是缺陷件？如果單幀推理耗時超過30毫秒，系統(tǒng)就會出現(xiàn)積壓，導致漏檢。而使用PyTorch原生推…

[算法設計與分析-從入門到入土] 分治法 個人導航 知乎：https://www.zhihu.com/people/byzh_rc CSDN：https://blog.csdn.net/qq_54636039 注：本文僅對所述內(nèi)容做了框架性引導，具體細節(jié)可查詢其余相關資料or源碼 參考文章&…

NVIDIA官方論壇精華帖整理：TensorRT專題 在AI模型從實驗室走向真實世界的路上，一個常被忽視卻至關重要的環(huán)節(jié)是——推理部署。訓練階段的精度再高、結構再先進，如果無法在生產(chǎn)環(huán)境中以低延遲、高吞吐的方式運行，一切創(chuàng)新都難以落地…

NVIDIA官方鏡像安全性與TensorRT推理優(yōu)化實踐 在AI模型日益復雜、部署場景愈發(fā)多樣的今天，如何讓一個訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡真正“跑得快、穩(wěn)得住、安心得下”，是每個工程師都繞不開的問題。尤其是在金融、醫(yī)療、自動駕駛這類對延遲和可靠性要求極高的領域&a…

TensorRT與CUDA協(xié)同優(yōu)化的技術細節(jié) 在深度學習模型日益復雜、推理需求持續(xù)增長的今天，如何讓訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡在真實場景中“跑得更快、耗得更少”，已成為AI工程落地的核心挑戰(zhàn)。尤其是在視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能推薦等對延遲敏感的應用中，傳…

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