想賣GPU算力？先學(xué)會用TensorRT提升單位時間吞吐量 在AI推理服務(wù)市場日益激烈的今天，一個殘酷的現(xiàn)實擺在所有GPU服務(wù)商面前：你租出去的每一塊A100，可能只發(fā)揮了不到一半的潛力?？蛻舯г寡舆t高、吞吐低，而你的顯卡風(fēng)扇呼…

USB轉(zhuǎn)232驅(qū)動安裝實戰(zhàn)：從芯片原理到跨平臺調(diào)試（含源碼解析）一個串口，為何總在關(guān)鍵時刻“掉鏈子”？你有沒有遇到過這樣的場景：深夜調(diào)試一塊新到的工業(yè)PLC，接上USB轉(zhuǎn)232線，打開串口助手…

第六章：歸墟之門 地球時間，校運(yùn)會前一日 16:00。 林驍、趙小雅、劉陽、張銳站在城市近郊一座無標(biāo)識的白色建筑前。 外墻無窗，頂置曲率接收陣列， 門楣上，一枚紅五星嵌于合金之中。 陳默從門內(nèi)走出，灰衣如常&…

《在潘多拉圣樹下烤串：論AI“片場探班”如何在科幻迷頭上拉屎》 近來忽見一種“新式供奉”盛行于短視頻之野：有人以五十元成本、幾句“提示詞”，便將自己送入《阿凡達(dá)3》片場，與奈蒂莉執(zhí)手自拍，同卡梅隆談笑風(fēng)生&…

打造高性能RAG系統(tǒng)：檢索生成全流程TensorRT加速 在企業(yè)級智能問答、知識庫助手等實時交互場景中，用戶對響應(yīng)速度的要求越來越高。一個看似簡單的“提問-回答”過程背后，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)前大語言模型（LLM）廣泛落地于對話系統(tǒng)、智能客服和代碼助手等實時場景的背景下，用戶對響應(yīng)速度的要求越來越高。然而，動輒數(shù)十億參數(shù)的模型在逐個生成Token時…

開源模型商用合規(guī)嗎？搭配TensorRT后的法律風(fēng)險提示 在人工智能技術(shù)加速落地的今天，越來越多企業(yè)選擇基于開源大模型進(jìn)行二次開發(fā)，并通過高性能推理引擎實現(xiàn)商業(yè)化部署。這一路徑看似順理成章：既節(jié)省了動輒數(shù)百萬美元的訓(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，一個現(xiàn)實問題正日益凸顯：大模型跑得越來越快，電費也燒得越來越猛。無論是云端數(shù)據(jù)中心動輒成百上千張GPU卡的持續(xù)負(fù)載，還是邊緣設(shè)備上對續(xù)航和…