基于TensorRT鏡像的大模型部署實(shí)踐：從訓(xùn)練到生產(chǎn)的高效路徑 在當(dāng)今AI系統(tǒng)向“實(shí)時(shí)化、規(guī)?；毖葸M(jìn)的背景下，一個(gè)曾經(jīng)訓(xùn)練精度高達(dá)95%的模型，上線(xiàn)后卻因響應(yīng)延遲超過(guò)300毫秒而被業(yè)務(wù)方否決——這樣的場(chǎng)景并不少見(jiàn)。尤其是在大語(yǔ)言模型&#x…

SSD1306 OLED屏I2C地址之謎：為什么我的屏幕有時(shí)是0x3C，有時(shí)又是0x3D？你有沒(méi)有遇到過(guò)這種情況？明明代碼一模一樣，接線(xiàn)也沒(méi)變，可換了一塊SSD1306 OLED屏，IC掃描就是找不到設(shè)備。或者更奇怪——?jiǎng)e人…

前言 到現(xiàn)在為止也開(kāi)發(fā)了許多杰理TWS藍(lán)牙耳機(jī)項(xiàng)目SDK的案子，在調(diào)試案子時(shí)不斷的向前輩們學(xué)習(xí)到了很多關(guān)于藍(lán)牙TWS耳機(jī)專(zhuān)業(yè)的知識(shí)。想在這里做一個(gè)學(xué)習(xí)匯總，方便各位同行和對(duì)杰理芯片SDK感興趣的小伙伴們學(xué)習(xí)； 本章詳細(xì)講解杰理AD698N芯片普通…

揭秘NVIDIA官方推理引擎：TensorRT鏡像為何成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) 在當(dāng)今AI系統(tǒng)部署的戰(zhàn)場(chǎng)上，性能與效率早已不是錦上添花的選項(xiàng)，而是決定生死的關(guān)鍵指標(biāo)。設(shè)想一個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，在關(guān)鍵時(shí)刻因模型推理延遲幾毫秒而錯(cuò)過(guò)障礙物識(shí)別&#xff1b…

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在當(dāng)代科學(xué)傳播的語(yǔ)境下，沒(méi)有什么比“顛覆常識(shí)”更能刺激大眾的神經(jīng)了。 如果說(shuō)“輕斷食（168）”是過(guò)去幾年全球最流行的健康生活方式之一，那么最近一項(xiàng)宣稱(chēng)“進(jìn)食時(shí)間少于8小時(shí)，心血管死亡風(fēng)險(xiǎn)飆升135%”的研究&#x…

探索極限性能：在DGX系統(tǒng)上壓榨TensorRT的最后一滴算力 當(dāng)一個(gè)AI服務(wù)的請(qǐng)求量從每秒百次躍升至數(shù)萬(wàn)次，延遲容忍度被壓縮到毫秒級(jí)，硬件堆疊已經(jīng)無(wú)法跟上業(yè)務(wù)節(jié)奏時(shí)——真正的較量才剛剛開(kāi)始。這不是訓(xùn)練模型的戰(zhàn)場(chǎng)，而是推理部署的深…

如何監(jiān)控和調(diào)優(yōu)TensorRT鏡像運(yùn)行時(shí)的GPU資源消耗 在現(xiàn)代AI推理系統(tǒng)中，部署一個(gè)“能跑通”的模型早已不是終點(diǎn)。真正的挑戰(zhàn)在于：如何讓這個(gè)模型在真實(shí)硬件上穩(wěn)定、高效、可持續(xù)地運(yùn)行？尤其是在邊緣設(shè)備功耗受限、云端顯存緊張、多實(shí)例并發(fā)調(diào)度…