打造高性能RAG系統(tǒng)：檢索生成全流程TensorRT加速 在企業(yè)級(jí)智能問(wèn)答、知識(shí)庫(kù)助手等實(shí)時(shí)交互場(chǎng)景中，用戶對(duì)響應(yīng)速度的要求越來(lái)越高。一個(gè)看似簡(jiǎn)單的“提問(wèn)-回答”過(guò)程背后，往往依賴復(fù)雜的AI推理鏈路——尤其是基于檢索增強(qiáng)生成（RAG&a…

大模型Token生成太慢？試試TensorRT鏡像的INT8量化加速 在當(dāng)前大語(yǔ)言模型（LLM）廣泛落地于對(duì)話系統(tǒng)、智能客服和代碼助手等實(shí)時(shí)場(chǎng)景的背景下，用戶對(duì)響應(yīng)速度的要求越來(lái)越高。然而，動(dòng)輒數(shù)十億參數(shù)的模型在逐個(gè)生成Token時(shí)…

開(kāi)源模型商用合規(guī)嗎？搭配TensorRT后的法律風(fēng)險(xiǎn)提示 在人工智能技術(shù)加速落地的今天，越來(lái)越多企業(yè)選擇基于開(kāi)源大模型進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，并通過(guò)高性能推理引擎實(shí)現(xiàn)商業(yè)化部署。這一路徑看似順理成章：既節(jié)省了動(dòng)輒數(shù)百萬(wàn)美元的訓(xùn)練成本&am…

大模型推理耗電太高？看看TensorRT如何降低能耗比 在AI應(yīng)用加速落地的今天，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題正日益凸顯：大模型跑得越來(lái)越快，電費(fèi)也燒得越來(lái)越猛。無(wú)論是云端數(shù)據(jù)中心動(dòng)輒成百上千張GPU卡的持續(xù)負(fù)載，還是邊緣設(shè)備上對(duì)續(xù)航和…

第五章：林心 地球時(shí)間，第三日 15:48。 林驍、趙小雅、劉陽(yáng)、張銳站在地獄之門基地主廳的金屬地板上。 灰工裝技術(shù)員左臂的紅五星在頂燈下泛著微光：“同步艙已預(yù)熱，直接進(jìn)?！?他們走向西側(cè)通道，腳步比前兩日更輕&#…

JLink仿真器在IAR中調(diào)試配置完整實(shí)戰(zhàn)指南 你有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景：新項(xiàng)目剛上電，滿懷期待地點(diǎn)下“下載并調(diào)試”，結(jié)果IAR彈出一串紅字—— “Cannot connect to target” ？明明線都接對(duì)了，電源也正常，可…

告別高延遲：基于TensorRT的實(shí)時(shí)文本生成服務(wù)架構(gòu) 在智能客服對(duì)話剛進(jìn)行到第二輪，用戶就因“正在思考”卡頓超過(guò)兩秒而關(guān)閉頁(yè)面——這并非虛構(gòu)場(chǎng)景，而是當(dāng)前大模型應(yīng)用落地中最常見(jiàn)的體驗(yàn)斷點(diǎn)。響應(yīng)速度，正悄然成為決定AI產(chǎn)品生死的…

STM32串口DMA與空閑中斷聯(lián)合應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)：如何實(shí)現(xiàn)高效、低CPU占用的不定長(zhǎng)數(shù)據(jù)接收？在嵌入式開(kāi)發(fā)中，你是否遇到過(guò)這樣的場(chǎng)景？多個(gè)傳感器通過(guò)串口持續(xù)發(fā)送數(shù)據(jù)，主控MCU卻因頻繁中斷而“卡頓”；接收到的數(shù)據(jù)總是…