NVIDIA TensorRT：解鎖AI推理性能的關(guān)鍵引擎 在今天的AI系統(tǒng)中，訓(xùn)練一個(gè)高精度模型早已不是最難的部分。真正決定產(chǎn)品成敗的，往往是模型上線后的表現(xiàn)——響應(yīng)夠不夠快？每秒能處理多少請(qǐng)求？服務(wù)器成本能不能壓下來&#…

如何用TensorRT鏡像快速部署Llama 3、ChatGLM等熱門模型？ 在大語言模型（LLM）日益普及的今天，一個(gè)看似“能跑”的模型和真正“可用”的服務(wù)之間，往往隔著一條由延遲、吞吐量與硬件成本構(gòu)成的鴻溝。比如你手頭有個(gè) Llama…

ARM平臺(tái)看門狗機(jī)制實(shí)戰(zhàn)指南：從原理到多級(jí)容錯(cuò)設(shè)計(jì)你有沒有遇到過這樣的場(chǎng)景？設(shè)備部署在偏遠(yuǎn)山區(qū)的基站里，突然某天遠(yuǎn)程連接中斷——檢查日志發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)早已“假死”，程序卡在一個(gè)循環(huán)里紋絲不動(dòng)。重啟之后一切正常，但問題…

企業(yè)級(jí)AI部署標(biāo)準(zhǔn)流程：訓(xùn)練→導(dǎo)出→TensorRT引擎生成 在當(dāng)今的AI系統(tǒng)部署實(shí)踐中，一個(gè)再常見不過的場(chǎng)景是：模型在實(shí)驗(yàn)室里表現(xiàn)優(yōu)異，準(zhǔn)確率達(dá)標(biāo)、指標(biāo)亮眼，但一旦進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境，推理延遲飆升、吞吐量上不去&am…

鏡像簽名與驗(yàn)簽機(jī)制：防止供應(yīng)鏈攻擊的有效手段 在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，一個(gè)看似正常的推理服務(wù)突然開始輸出異常檢測(cè)結(jié)果；在金融風(fēng)控平臺(tái)里，模型悄然將敏感數(shù)據(jù)外傳至未知地址——這些并非來自模型缺陷或網(wǎng)絡(luò)入侵，而是源于…

【車載開發(fā)系列】總線物理層規(guī)范上篇 【車載開發(fā)系列】總線物理層規(guī)范上篇【車載開發(fā)系列】總線物理層規(guī)范上篇一. 什么是晶振二. 什么是震蕩周期三. 什么是時(shí)鐘周期四. 什么是機(jī)器周期五. 什么是指令周期六. 什么是時(shí)間份額七. 總結(jié) 一. 什么是晶振 晶振的全名叫晶體振蕩器&am…

基于TensorRT的AI推理優(yōu)化：打造可復(fù)制、高效率的全國(guó)部署實(shí)踐 在當(dāng)今AI模型日益復(fù)雜、應(yīng)用場(chǎng)景愈發(fā)實(shí)時(shí)化的背景下，訓(xùn)練完成的模型若直接投入生產(chǎn)環(huán)境，常?！八敛环薄憫?yīng)慢、吞吐低、資源消耗大。尤其是在視頻監(jiān)控、智能客服、工業(yè)質(zhì)檢…

引領(lǐng)技術(shù)潮流：預(yù)研下一代TensorRT可能的方向 在AI模型日益龐大的今天，一個(gè)訓(xùn)練好的Transformer動(dòng)輒上百億參數(shù)，部署到生產(chǎn)環(huán)境時(shí)卻頻頻“卡殼”——推理延遲高、吞吐上不去、顯存爆滿。這種“實(shí)驗(yàn)室能跑，線上難扛”的窘境&#xf…