NVIDIA官方论坛精华帖整理：TensorRT专题 在AI模型从实验室走向真实世界的路上，一个常被忽视却至关重要的环节是——推理部署。训练阶段的精度再高、结构再先进，如果无法在生产环境中以低延迟、高吞吐的方式运行，一切创新都难以落地…

NVIDIA官方镜像安全性与TensorRT推理优化实践 在AI模型日益复杂、部署场景愈发多样的今天，如何让一个训练好的神经网络真正“跑得快、稳得住、安心得下”，是每个工程师都绕不开的问题。尤其是在金融、医疗、自动驾驶这类对延迟和可靠性要求极高的领域&a…

TensorRT与CUDA协同优化的技术细节 在深度学习模型日益复杂、推理需求持续增长的今天，如何让训练好的神经网络在真实场景中“跑得更快、耗得更少”，已成为AI工程落地的核心挑战。尤其是在视频监控、自动驾驶和智能推荐等对延迟敏感的应用中，传…

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很多人在做 WebRTC 语音交互时，会自然地把注意力放在这些问题上：音频延迟怎么降 codec 选 Opus 还是别的 ASR / TTS 的实时性够不够这些都重要，但只要你尝试过可插嘴（barge-in）的实时语音交互，你很快会发现：真正…

NVIDIA TensorRT对LoRA微调模型的支持情况 在大语言模型（LLM）加速落地的今天，如何在有限算力下实现高效训练与高性能推理的协同优化，已成为AI工程化的核心命题。一方面，企业希望用低成本方式快速适配多个垂直场景&…