NVIDIA TensorRT：解锁AI推理性能的关键引擎 在今天的AI系统中，训练一个高精度模型早已不是最难的部分。真正决定产品成败的，往往是模型上线后的表现——响应够不够快？每秒能处理多少请求？服务器成本能不能压下来&#…

如何用TensorRT镜像快速部署Llama 3、ChatGLM等热门模型？ 在大语言模型（LLM）日益普及的今天，一个看似“能跑”的模型和真正“可用”的服务之间，往往隔着一条由延迟、吞吐量与硬件成本构成的鸿沟。比如你手头有个 Llama…

ARM平台看门狗机制实战指南：从原理到多级容错设计你有没有遇到过这样的场景？设备部署在偏远山区的基站里，突然某天远程连接中断——检查日志发现系统早已“假死”，程序卡在一个循环里纹丝不动。重启之后一切正常，但问题…

企业级AI部署标准流程：训练→导出→TensorRT引擎生成 在当今的AI系统部署实践中，一个再常见不过的场景是：模型在实验室里表现优异，准确率达标、指标亮眼，但一旦进入生产环境，推理延迟飙升、吞吐量上不去&am…

镜像签名与验签机制：防止供应链攻击的有效手段 在自动驾驶系统中，一个看似正常的推理服务突然开始输出异常检测结果；在金融风控平台里，模型悄然将敏感数据外传至未知地址——这些并非来自模型缺陷或网络入侵，而是源于…

【车载开发系列】总线物理层规范上篇 【车载开发系列】总线物理层规范上篇【车载开发系列】总线物理层规范上篇一. 什么是晶振二. 什么是震荡周期三. 什么是时钟周期四. 什么是机器周期五. 什么是指令周期六. 什么是时间份额七. 总结 一. 什么是晶振 晶振的全名叫晶体振荡器&am…

基于TensorRT的AI推理优化：打造可复制、高效率的全国部署实践 在当今AI模型日益复杂、应用场景愈发实时化的背景下，训练完成的模型若直接投入生产环境，常常“水土不服”——响应慢、吞吐低、资源消耗大。尤其是在视频监控、智能客服、工业质检…

引领技术潮流：预研下一代TensorRT可能的方向 在AI模型日益庞大的今天，一个训练好的Transformer动辄上百亿参数，部署到生产环境时却频频“卡壳”——推理延迟高、吞吐上不去、显存爆满。这种“实验室能跑，线上难扛”的窘境&#xf…