從原理圖到PCB：在Altium Designer中實(shí)現(xiàn)高效布線的實(shí)戰(zhàn)心法你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景？花了幾小時(shí)畫(huà)好一張?jiān)韴D，信心滿(mǎn)滿(mǎn)地點(diǎn)擊“更新PCB”，結(jié)果跳出來(lái)一堆“Unknown Footprint”警告；或者飛線亂成一團(tuán)，關(guān)…

從PyTorch到TensorRT：如何將開(kāi)源大模型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)級(jí)服務(wù) 在大模型落地的浪潮中，一個(gè)普遍的尷尬局面正在上演：研究團(tuán)隊(duì)用 PyTorch 訓(xùn)出的 SOTA 模型，在測(cè)試集上表現(xiàn)驚艷，可一旦接入線上服務(wù)，立刻暴露出高延…

NVIDIA TensorRT在基因組學(xué)中的應(yīng)用潛力 在新生兒重癥監(jiān)護(hù)室，醫(yī)生面對(duì)一個(gè)突發(fā)多系統(tǒng)異常的嬰兒，急需判斷是否由罕見(jiàn)遺傳病引起。傳統(tǒng)基因檢測(cè)流程動(dòng)輒數(shù)天，而此刻每一分鐘都關(guān)乎生命。如果能在幾小時(shí)內(nèi)完成從樣本測(cè)序到致病突變識(shí)別的全過(guò)程…

使用TensorRT鏡像加速大模型推理：低延遲高吞吐的終極方案 在當(dāng)前AI應(yīng)用全面落地的浪潮中，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題正不斷挑戰(zhàn)著工程團(tuán)隊(duì)的極限：如何讓越來(lái)越龐大的深度學(xué)習(xí)模型，在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下依然保持毫秒級(jí)響應(yīng)？ 想象一下&…

快餐播客: 播客地址 具生哲學(xué)思考：基于大型語(yǔ)言模型的個(gè)人哲學(xué)實(shí)踐方法論 摘要 本文提出并系統(tǒng)闡述了一種新型的個(gè)人哲學(xué)實(shí)踐方法——“具生哲學(xué)思考”。該方法的核心主張是：大型語(yǔ)言模型（LLM）可作為外部認(rèn)知伙伴，賦…

原文：towardsdatascience.com/how-to-setup-a-multi-gpu-linux-machine-for-deep-learning-in-2024-df561a2d3328?sourcecollection_archive---------0-----------------------#2024-05-19 使用多個(gè) GPU 進(jìn)行深度學(xué)習(xí) 在幾分鐘內(nèi)快速設(shè)置 CUDA 和 PyTorch&#xf…

NVIDIA官方技術(shù)咨詢(xún)預(yù)約：TensorRT專(zhuān)家坐診 在當(dāng)今AI應(yīng)用爆發(fā)式增長(zhǎng)的時(shí)代，一個(gè)訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)模型從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)環(huán)境，往往面臨“落地難”的困境——明明在開(kāi)發(fā)階段表現(xiàn)優(yōu)異，部署后卻出現(xiàn)延遲高、吞吐低、資源消耗大的問(wèn)題。…

Transformer模型推理優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)：基于TensorRT鏡像的全流程教程 在大模型落地越來(lái)越普遍的今天，一個(gè)常見(jiàn)的尷尬場(chǎng)景是：訓(xùn)練好的Transformer模型放進(jìn)生產(chǎn)環(huán)境，一跑起來(lái)延遲高、吞吐低，GPU顯存爆滿(mǎn)，QPS上不去——…