詳解TensorRT核心優(yōu)化技術(shù)：層融合與內(nèi)核調(diào)優(yōu)的極致性能實現(xiàn) 在現(xiàn)代AI系統(tǒng)中，模型訓(xùn)練完成只是第一步。真正決定用戶體驗和部署成本的，是推理階段的表現(xiàn)——尤其是延遲、吞吐量和資源利用率。當(dāng)一個ResNet-50模型在PyTorch上跑出150 FPS&#…

如何用TensorRT鏡像提升LLM推理吞吐量？開發(fā)者必看指南 在大模型時代，部署一個能“秒回”的AI對話系統(tǒng)，早已不是簡單加載transformers.pipeline()就能搞定的事。當(dāng)你面對上百億參數(shù)的LLM在生產(chǎn)環(huán)境中卡頓、延遲飆升、GPU利用率卻只有30%時&…

大模型推理服務(wù)灰度回滾機(jī)制設(shè)計 在當(dāng)前大模型（LLM）廣泛應(yīng)用于智能客服、內(nèi)容生成和代碼輔助的背景下，推理服務(wù)的穩(wěn)定性已不再僅僅是性能問題，而是直接關(guān)系到用戶體驗與業(yè)務(wù)連續(xù)性的核心命脈。一個看似微小的模型更新，…

目錄 一、Vector 是什么？ 二、Vector 的基本使用 2.1 構(gòu)造與初始化 2.2 迭代器使用 2.3 容量操作 三、Vector 的增刪查改 3.1 基本操作 四、迭代器失效問題（重點！） 4.1 導(dǎo)致迭代器失效的操作 4.2 錯誤示例 4.3 正確做法…

Keil4下STM32項目跨型號移植實戰(zhàn)全解析在嵌入式開發(fā)的日常中，你是否曾遇到這樣的場景：原本跑得好好的STM32F103項目突然要遷移到性能更強(qiáng)的STM32F407？或者因為供應(yīng)鏈問題不得不換一款引腳兼容但系列不同的芯片？更頭疼的是——這一…

從Vue到Spring Boot：一位Java全棧開發(fā)的面試實錄 在一家互聯(lián)網(wǎng)大廠的面試中，一位28歲的Java全棧開發(fā)者李明正在接受一場緊張而富有挑戰(zhàn)性的技術(shù)面試。他的學(xué)歷是碩士，擁有5年的工作經(jīng)驗，曾參與多個大型項目的開發(fā)與部署。他主要負(fù)…

從科研到落地：TensorRT鏡像打通大模型商業(yè)化最后一公里 在AI模型越來越“大”的今天，一個矛盾日益凸顯：實驗室里跑出的SOTA模型，在線上服務(wù)中卻頻頻“卡頓”。明明論文里的準(zhǔn)確率提升了2%，上線后用戶卻抱怨響應(yīng)變慢、成…

一根USB線搞定通信：STM32F4實現(xiàn)虛擬串口的實戰(zhàn)心法你有沒有遇到過這樣的場景？項目快收尾了，調(diào)試信息要輸出，卻發(fā)現(xiàn)板子上唯一的UART已經(jīng)被Wi-Fi模塊占用了；或者客戶抱怨“電腦沒有串口”，你只能尷尬地掏出一…