模型拆分與流水線并行：TensorRT Multi-GPU部署詳解 在當(dāng)今AI模型日益龐大的背景下，一個130億參數(shù)的語言模型可能無法裝入單張消費級顯卡的顯存，而實時視頻分析系統(tǒng)又要求每秒處理上百幀畫面——這種“既要大模型、又要低延遲”的矛盾&#xf…

在Keil MDK 5.06環(huán)境下構(gòu)建輕量級多任務(wù)調(diào)度器：從零實現(xiàn)與實戰(zhàn)優(yōu)化當(dāng)嵌入式系統(tǒng)“忙不過來”時，我們該怎么辦？你有沒有遇到過這樣的場景？一個STM32項目里既要讀傳感器、又要處理串口命令、還得刷新LCD屏幕、偶爾還要閃一下LED做狀…

藍(lán)綠發(fā)布與灰度上線：TensorRT服務(wù)更新的安全姿勢 在AI模型頻繁迭代的今天，線上推理服務(wù)的每一次更新都像是一場“高空走鋼絲”——既要快速交付新功能，又要確保千萬用戶不會因為一次部署失誤而遭遇卡頓、錯誤甚至服務(wù)中斷。尤其是在推薦系統(tǒng)、…

第5篇：核心模塊四——矢量存儲：AI的“長期記憶” 上一篇我們講完了AI的“超級知識庫”——搜索增強，讓AI能實時對接外部海量信息，解決“肚子里沒貨”的問題。但大家有沒有發(fā)現(xiàn)另一個問題：如果AI每次遇到相同的問題都要重新查“知識庫”，是不是很浪費時間？比如你之前跟智…

用 HBuilderX 一鍵下載完整示例，打造高效穩(wěn)定的模擬課堂環(huán)境你有沒有遇到過這樣的場景？一節(jié)前端開發(fā)實訓(xùn)課開始前，老師站在講臺上喊：“同學(xué)們先把開發(fā)工具裝好，Node.js 裝了嗎？HBuilderX 下載了嗎&#xff…

SLA服務(wù)等級協(xié)議范本：建立可信可靠的商業(yè)形象 在當(dāng)今AI驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境中，客戶對智能服務(wù)的期待早已超越“能用”——他們要求的是始終快速響應(yīng)、永不中斷、表現(xiàn)可預(yù)測的服務(wù)體驗。無論是電商平臺的實時推薦、金融系統(tǒng)的欺詐檢測，還是工業(yè)場景…

從零開始玩轉(zhuǎn)Proteus：點亮第一顆LED，開啟你的仿真之旅你有沒有過這樣的經(jīng)歷？手握開發(fā)板，焊好電路，燒錄程序——結(jié)果燈不亮。查電源、看接線、測電壓……一圈下來，才發(fā)現(xiàn)是LED接反了。如果有一種方法&#x…

掌握 Linux 會話管理的“中樞神經(jīng)”：screen配置路徑與權(quán)限設(shè)置深度實踐你有沒有遇到過這樣的場景？深夜正在遠(yuǎn)程調(diào)試一個關(guān)鍵的數(shù)據(jù)采集腳本，網(wǎng)絡(luò)突然斷開——再連上去時，發(fā)現(xiàn)進(jìn)程已經(jīng)終止，日志只寫到一半?；蛘?amp;#x…