从原理图到PCB：在Altium Designer中实现高效布线的实战心法你有没有遇到过这样的场景？花了几小时画好一张原理图，信心满满地点击“更新PCB”，结果跳出来一堆“Unknown Footprint”警告；或者飞线乱成一团，关…

从PyTorch到TensorRT：如何将开源大模型转化为生产级服务 在大模型落地的浪潮中，一个普遍的尴尬局面正在上演：研究团队用 PyTorch 训出的 SOTA 模型，在测试集上表现惊艳，可一旦接入线上服务，立刻暴露出高延…

NVIDIA TensorRT在基因组学中的应用潜力 在新生儿重症监护室，医生面对一个突发多系统异常的婴儿，急需判断是否由罕见遗传病引起。传统基因检测流程动辄数天，而此刻每一分钟都关乎生命。如果能在几小时内完成从样本测序到致病突变识别的全过程…

使用TensorRT镜像加速大模型推理：低延迟高吞吐的终极方案 在当前AI应用全面落地的浪潮中，一个现实问题正不断挑战着工程团队的极限：如何让越来越庞大的深度学习模型，在真实业务场景下依然保持毫秒级响应？ 想象一下&…

快餐播客: 播客地址 具生哲学思考：基于大型语言模型的个人哲学实践方法论 摘要 本文提出并系统阐述了一种新型的个人哲学实践方法——“具生哲学思考”。该方法的核心主张是：大型语言模型（LLM）可作为外部认知伙伴，赋…

原文：towardsdatascience.com/how-to-setup-a-multi-gpu-linux-machine-for-deep-learning-in-2024-df561a2d3328?sourcecollection_archive---------0-----------------------#2024-05-19 使用多个 GPU 进行深度学习 在几分钟内快速设置 CUDA 和 PyTorch&#xf…

NVIDIA官方技术咨询预约：TensorRT专家坐诊 在当今AI应用爆发式增长的时代，一个训练完成的深度学习模型从实验室走向生产环境，往往面临“落地难”的困境——明明在开发阶段表现优异，部署后却出现延迟高、吞吐低、资源消耗大的问题。…

Transformer模型推理优化实战：基于TensorRT镜像的全流程教程 在大模型落地越来越普遍的今天，一个常见的尴尬场景是：训练好的Transformer模型放进生产环境，一跑起来延迟高、吞吐低，GPU显存爆满，QPS上不去——…