售前技術(shù)支持話術(shù)整理：解答關(guān)于性能的十大疑問 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)線的過程中，一個(gè)反復(fù)被客戶問到的問題是：“為什么我的模型跑得這么慢？明明參數(shù)量也不大?！?更有客戶直言：“我們已經(jīng)上了GPU，怎么還是…

五場直播帶你深入掌握TensorRT：從優(yōu)化原理到工業(yè)級部署 在AI模型越來越“重”的今天，一個(gè)訓(xùn)練好的視覺模型動輒幾百M(fèi)B甚至上GB，推理延遲動不動就幾十毫秒——這樣的表現(xiàn)顯然無法滿足實(shí)時(shí)視頻分析、自動駕駛決策或高并發(fā)云端服務(wù)的需求。我們…

區(qū)塊鏈AI應(yīng)用場景探索：去中心化推理節(jié)點(diǎn)中的TensorRT 在自動駕駛的毫秒級決策、智能安防的實(shí)時(shí)人臉識別，以及邊緣設(shè)備上不斷增長的AI應(yīng)用需求背后，一個(gè)共同的挑戰(zhàn)日益凸顯：如何讓深度學(xué)習(xí)模型在資源受限或分布式的環(huán)境中依然保持…

Multisim主數(shù)據(jù)庫多工程師協(xié)作管理：從混亂到規(guī)范的實(shí)戰(zhàn)指南在一家中型通信設(shè)備公司，新入職的硬件工程師小李接到任務(wù)：為新一代電源模塊設(shè)計(jì)一個(gè)Buck-Boost電路。他打開Multisim，準(zhǔn)備調(diào)用TI的一款DC-DC芯片，卻發(fā)現(xiàn)庫里沒…

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(shí)，我們常常面臨一個(gè)看似“微小”卻影響深遠(yuǎn)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(shí)戰(zhàn)：從硬件接口到RTOS調(diào)度的全流程設(shè)計(jì)在智能制造和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）不斷推進(jìn)的今天，工廠設(shè)備早已不再是“啞巴”機(jī)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(guān)鍵參數(shù)，并…

電源管理設(shè)計(jì)：從理論到實(shí)戰(zhàn)的硬件電路全解析在現(xiàn)代電子系統(tǒng)中，一個(gè)看似簡單的“供電”問題，背后往往藏著復(fù)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(bǔ)全系統(tǒng)時(shí)，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(gè)字飛快輸出，隨后越來越慢&…