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基于TensorRT的极限性能挑战赛 在AI模型日益复杂的今天,一个训练完成的视觉模型部署到边缘设备时,却因为推理延迟高达45毫秒而无法满足30帧每秒的实时要求——这样的场景,在工业落地中屡见不鲜。更棘手的是,有些医疗影像模型显存占…
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第一章:云原生AI平台故障转移概述在现代分布式计算环境中,云原生AI平台已成为支撑大规模机器学习训练与推理服务的核心基础设施。由于AI工作负载通常具有长时间运行、资源密集和状态敏感等特性,平台必须具备高效的故障转移机制,以…
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高效构建深度学习环境:Anaconda 与 PyTorch-CUDA 的无缝整合 在人工智能研发一线,你是否也曾经历过这样的“噩梦”?明明论文复现代码一模一样,却在同事的机器上跑不通;安装 PyTorch 时 CUDA 版本不匹配,反复…
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