文章目錄📋 前言🎯 關于本書🎯 01 為什么這本書不可錯過？🎯 02 掌握本書，收獲 7 大核心價值🎯 03 本書 8 大亮點，硬核且實用📝最后📋 前言 延遲與成本是目前…

教育科技公司如何用TensorRT降低AI課程互動延遲？ 在如今的在線教育平臺中，AI已經不再是錦上添花的功能模塊，而是驅動教學體驗升級的核心引擎。從直播課中的實時語音轉寫，到AI助教對學生的即時答疑；從課堂上的表情情緒識…

想賣GPU算力？先學會用TensorRT提升單位時間吞吐量 在AI推理服務市場日益激烈的今天，一個殘酷的現(xiàn)實擺在所有GPU服務商面前：你租出去的每一塊A100，可能只發(fā)揮了不到一半的潛力。客戶抱怨延遲高、吞吐低，而你的顯卡風扇呼…

USB轉232驅動安裝實戰(zhàn)：從芯片原理到跨平臺調試（含源碼解析）一個串口，為何總在關鍵時刻“掉鏈子”？你有沒有遇到過這樣的場景：深夜調試一塊新到的工業(yè)PLC，接上USB轉232線，打開串口助手…

第六章：歸墟之門 地球時間，校運會前一日 16:00。 林驍、趙小雅、劉陽、張銳站在城市近郊一座無標識的白色建筑前。 外墻無窗，頂置曲率接收陣列， 門楣上，一枚紅五星嵌于合金之中。 陳默從門內走出，灰衣如常&…

《在潘多拉圣樹下烤串：論AI“片場探班”如何在科幻迷頭上拉屎》 近來忽見一種“新式供奉”盛行于短視頻之野：有人以五十元成本、幾句“提示詞”，便將自己送入《阿凡達3》片場，與奈蒂莉執(zhí)手自拍，同卡梅隆談笑風生&…

打造高性能RAG系統(tǒng)：檢索生成全流程TensorRT加速 在企業(yè)級智能問答、知識庫助手等實時交互場景中，用戶對響應速度的要求越來越高。一個看似簡單的“提問-回答”過程背后，往往依賴復雜的AI推理鏈路——尤其是基于檢索增強生成（RAG&a…

大模型Token生成太慢？試試TensorRT鏡像的INT8量化加速 在當前大語言模型（LLM）廣泛落地于對話系統(tǒng)、智能客服和代碼助手等實時場景的背景下，用戶對響應速度的要求越來越高。然而，動輒數(shù)十億參數(shù)的模型在逐個生成Token時…