想賣GPU算力？先用TensorRT把性能拉滿再說 在AI推理服務(wù)日益商品化的今天，不少企業(yè)打著“出租GPU算力”的旗號入場。但現(xiàn)實(shí)是：同樣一塊A100，有人跑出每秒上千次推理，有人卻連原生PyTorch的吞吐都沒跑滿。差距在哪&#…

低成本運(yùn)營大模型API？TensorRT 批量推理最佳實(shí)踐 在今天的大模型時(shí)代，企業(yè)部署一個(gè)LLM API看似簡單：訓(xùn)練或微調(diào)模型、導(dǎo)出權(quán)重、用 FastAPI 封裝接口、扔到 GPU 服務(wù)器上跑起來。但真正上線后才發(fā)現(xiàn)——每秒只能處理幾個(gè)請求，GPU…

一. 核心認(rèn)知：unordered 系列容器是什么？ unordered_map 和 unordered_set 是 C11 引入的關(guān)聯(lián)式容器，底層基于 哈希表（哈希桶） 實(shí)現(xiàn)，核心特點(diǎn)如下： 存儲特性：unordered_set 存儲單…

一. 架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)：總覽設(shè)計(jì)框架，深入源碼細(xì)節(jié) SGI-STL30版本源代碼，map和set的源代碼在map/set/stl_map.h/stl_set.h/stl_tree.h等幾個(gè)頭文件中。map和set的實(shí)現(xiàn)框架核心部分截取下來如下： // set #ifndef __SGI_STL_INTERNAL_TRE…

打造樣板工程：樹立標(biāo)桿客戶形成示范效應(yīng) 在AI模型從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)線的過程中，一個(gè)普遍存在的困境是：明明在測試環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異的模型，一旦部署到真實(shí)業(yè)務(wù)場景，就暴露出延遲高、吞吐低、資源占用大等問題。某智能安防企…

漏洞響應(yīng)機(jī)制建立：及時(shí)修復(fù)公開披露的安全問題 在AI系統(tǒng)日益深入生產(chǎn)環(huán)境的今天，推理服務(wù)不僅要“跑得快”，更要“守得住”。一個(gè)毫秒級延遲優(yōu)化帶來的性能提升，可能因一次未及時(shí)修復(fù)的安全漏洞而化為烏有——攻擊者利用公開CVE即…

一、引言：人工智能的范式融合之路人工智能技術(shù)的發(fā)展始終圍繞著對人類智能的模擬與超越，而在其演進(jìn)歷程中，形成了兩大核心范式——符號主義與連接主義。符號主義以邏輯規(guī)則和顯式知識表示為核心，構(gòu)建了可解釋、可推理的智能系統(tǒng)&a…

如何在生產(chǎn)環(huán)境實(shí)現(xiàn)毫秒級大模型響應(yīng)？TensorRT來幫你 在今天的AI服務(wù)戰(zhàn)場上，一個(gè)50ms的延遲可能就意味著用戶的流失。金融交易系統(tǒng)要求風(fēng)控模型在10毫秒內(nèi)完成上千個(gè)請求的欺詐識別；智能客服必須在用戶話音剛落時(shí)就給出精準(zhǔn)回復(fù)；自…