Triton

• 天线贴紧皮肤时高频近场会变成什么样？体模液体怎么按频率调？

  把2.4GHz的蓝牙天线直接贴在手腕内侧，开网络分析仪扫S11，你会看到两件事：谐振点往低频跑，回波损耗曲线变宽。这不是板子匹配网络没调好，而是皮肤这个高损耗介质在高频近场区直接“改写”了边界条件。实际拆解过贴肤天线的近场分布后，高频段（...

  121 2026/4/6 穿戴天线设计近场电磁分布体模液体调配

• Triton 推理服务性能调优：如何通过 Dynamic Batching 与队列配置掐准延迟与吞吐的平衡点

  在生产环境中部署深度学习模型时，我们经常面临一个看似不可调和的矛盾： 为了压榨 GPU 的极限吞吐量（Throughput），我们需要尽可能把 Batch Size 攒得更大；而为了满足业务端极限制延（Latency SLA）的要求，请求...

  12 2026/6/14 TritonMLOps性能调优

• Triton 复杂推理流水线：Ensemble 与 BLS 的时延损耗深剖与选型指南

  在将深度学习模型推向生产环境时，极少有单体模型能包揽全部业务逻辑。一个典型的工业级推理服务往往由多个模块级联而成：例如“ 目标检测（YOLO） -> 抠图与对齐（预处理） -> 特征提取（ResNet） -> 向量检索与...

  8 2026/6/14 Triton模型推理性能优化

• 拒绝万恶的H2D拷贝：在Triton中用CUDA共享内存实现大图推理极速优化

  在智能视觉、工业缺陷检测、超分辨率等场景中，我们经常需要处理 4K 甚至 8K 的超大尺寸图像。在传统的推理流程中，即使你把 GPU 上的模型优化到了极致，端到端的时延依然可能高达几十甚至上百毫秒。 用 Profiler 仔细分析就会...

  10 2026/6/14 TritonCUDA性能优化

• 高并发下的多卡 Triton 推理优化：如何利用 CUDA IPC 与 NCCL 实现跨卡零拷贝级联？

  在多卡（Multi-GPU）环境下部署复杂的大模型流水线或级联模型（Ensemble/Pipeline）时，GPU 之间的数据传输延迟往往会成为整个吞吐链路的致命瓶颈。 典型的级联场景（例如： Visual Grounding 任务中...

  1 2026/6/15 TritonCUDA IPCNCCL