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在当代科学传播的语境下，没有什么比“颠覆常识”更能刺激大众的神经了。 如果说“轻断食（168）”是过去几年全球最流行的健康生活方式之一，那么最近一项宣称“进食时间少于8小时，心血管死亡风险飙升135%”的研究&#x…

探索极限性能：在DGX系统上压榨TensorRT的最后一滴算力 当一个AI服务的请求量从每秒百次跃升至数万次，延迟容忍度被压缩到毫秒级，硬件堆叠已经无法跟上业务节奏时——真正的较量才刚刚开始。这不是训练模型的战场，而是推理部署的深…

如何监控和调优TensorRT镜像运行时的GPU资源消耗 在现代AI推理系统中，部署一个“能跑通”的模型早已不是终点。真正的挑战在于：如何让这个模型在真实硬件上稳定、高效、可持续地运行？尤其是在边缘设备功耗受限、云端显存紧张、多实例并发调度…

大模型推理服务灰度策略管理系统中的 TensorRT 实践 在当前大语言模型（LLM）加速落地的背景下，推理服务的性能与稳定性直接决定了产品的用户体验和上线节奏。尤其是在需要频繁迭代、多版本并行验证的“灰度发布”场景中，如何在保证…

原文：towardsdatascience.com/how-to-set-up-longitudinal-experiments-a-data-scientists-guide-59b7aa729d20?sourcecollection_archive---------5-----------------------#2024-03-10 https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master…

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…