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大模型推理成本拆解：看看有多少浪費在未優(yōu)化環(huán)節(jié) 在今天的AI產(chǎn)品線上，一個看似簡單的“智能問答”功能背后，可能正悄悄燒著每小時數(shù)百元的GPU費用。更諷刺的是，這其中近一半的開銷，并非來自模型本身的復雜度&#xff0…

如何用TensorRT支持非Transformer架構大模型？ 在自動駕駛系統(tǒng)中，一個基于3D U-Net的腫瘤分割模型需要在手術實時導航中完成亞秒級推理；在工業(yè)質(zhì)檢線上，搭載YOLOv7的視覺檢測設備必須在20毫秒內(nèi)識別出微米級缺陷。這些任務背后往往…

🎮 想用你心愛的Switch手柄在電腦上暢玩游戲嗎？是不是總覺得連接過程太復雜，各種驅(qū)動配置讓人頭疼？別擔心，今天我們就來聊聊如何輕松實現(xiàn)Switch手柄與電腦的完美連接！ 【免費下載鏈接】BetterJoy Allows th…

大模型服務品牌建設：打造“極速派”技術標簽 在大模型落地應用的浪潮中，一個尖銳的問題日益凸顯：為什么訓練時表現(xiàn)驚艷的模型，一到線上就變得“笨重遲緩”？用戶問一個問題要等兩秒才出第一個字，客服場景下體…

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大模型推理監(jiān)控大盤設計：聚焦TensorRT性能洞察 在如今的大模型時代，推理服務早已不再是“把模型跑起來”那么簡單。從BERT到LLaMA，模型參數(shù)動輒數(shù)十億甚至上千億，直接部署帶來的高延遲、低吞吐和顯存爆炸問題，讓許多線…

如何用TensorRT支持長文本生成場景？ 在大語言模型（LLM）逐步走向工業(yè)落地的今天，一個核心挑戰(zhàn)浮出水面：如何讓這些動輒數(shù)十億參數(shù)的龐然大物，在真實業(yè)務中實現(xiàn)低延遲、高吞吐、長上下文的文本生成&#xff1…