gRPC vs RESTful：哪種更適合調(diào)用TensorRT推理接口？ 在構(gòu)建高性能AI推理系統(tǒng)時，我們常常面臨一個看似“微小”卻影響深遠的決策：該用什么協(xié)議來調(diào)用TensorRT模型？是選擇廣為人知、人人會用的RESTful API，還是…

工業(yè)傳感器數(shù)據(jù)采集的MDK實戰(zhàn)：從硬件接口到RTOS調(diào)度的全流程設計在智能制造和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）不斷推進的今天，工廠設備早已不再是“啞巴”機器。它們通過遍布各處的工業(yè)傳感器感知溫度、壓力、振動、濕度等關鍵參數(shù)，并…

電源管理設計：從理論到實戰(zhàn)的硬件電路全解析在現(xiàn)代電子系統(tǒng)中，一個看似簡單的“供電”問題，背后往往藏著復雜的工程權(quán)衡。你有沒有遇到過這樣的情況：電路板焊接完成、程序燒錄無誤，結(jié)果系統(tǒng)卻頻頻重啟？或者…

長文本生成卡頓問題解決：TensorRT的KV Cache優(yōu)化技巧 在構(gòu)建智能客服、自動寫作或代碼補全系統(tǒng)時，你是否遇到過這樣的尷尬場景？用戶輸入一段長提示后，模型開始“思考”，前幾個字飛快輸出，隨后越來越慢&…

從零開始搞懂I2C：軟硬件全解析與實戰(zhàn)避坑指南你有沒有遇到過這種情況——手頭有個溫濕度傳感器，文檔上寫著“支持I2C”，可接上去后代碼跑不通，串口打印一堆亂碼？或者掃描總線時死活找不到設備地址？別急。其…

高校合作項目申報：借助TensorRT申請產(chǎn)學研基金 在當前人工智能技術(shù)加速落地的背景下，高?？蒲袌F隊面臨的挑戰(zhàn)早已不止于“模型是否訓練出來”，而是轉(zhuǎn)向更現(xiàn)實的問題——這個模型能不能跑得快、壓得小、穩(wěn)得住？ 尤其是在申報產(chǎn)學研…

合作伙伴計劃設計：聯(lián)合ISV共同推廣TensorRT解決方案 在AI應用從實驗室走向真實生產(chǎn)環(huán)境的今天，一個模型能否“跑得快、壓得省、穩(wěn)得住”，往往比它在訓練集上的準確率更能決定其商業(yè)價值。尤其是在醫(yī)療影像診斷、工業(yè)質(zhì)檢流水線、智能客服響應…

TensorRT：解鎖AI推理性能的鑰匙與客戶口碑資產(chǎn)構(gòu)建 在當今AI技術(shù)加速落地的時代，一個模型能否真正“跑得起來”，往往不在于它在論文中的準確率有多高，而在于它上線后能不能扛住真實流量、滿足毫秒級響應要求。我們見過太多項目——…