如何实现 AI 模型权重的端到端加密部署:从服务器下发到 TEE 内部解密的完整链路
如何实现 AI 模型权重的端到端加密部署:从服务器下发到 TEE 内部解密的完整链路 在 AI 模型商业化落地中,模型权重是核心资产。如果模型直接以 .onnx 或 .tflite 明文形式存储在终端磁盘,极易被破解者直接“拖库”。本文将介...
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在将 AI 模型部署到车载、手机或工业网关等边缘设备时,由于设备处于物理开放环境,开发者常面临两大安全威胁:模型文件被克隆拷贝以及模型版本被恶意降级(Rollback Attack)。本文将深入讲解如何利用 TEE(可信执行环境)中的 RP...
如何使用 CANN 插件在国产昇腾 NPU 上快速迁移并加速 PyTorch 模型 随着国产化算力需求的爆发,将现有的 AI 模型从 CUDA 环境迁移到国产昇腾(Ascend)平台已成为许多开发者的核心任务。得益于华为提供的 CANN(C...
如何解决国产 AI 芯片下的集合通信瓶颈:深度对比 HCCL 与 NCCL 在 Ring AllReduce 上的差异 在分布式深度学习中,集合通信(Collective Communication)是决定训练效率的关键。在 NVIDIA ...
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如何针对瑞芯微 RK3588 NPU 进行算子裁剪与加速:实现边缘 AI 的极致响应 在边缘计算领域,瑞芯微 RK3588 以其 6TOPS 的 NPU 算力成为国产芯片的佼佼者。然而,许多开发者发现直接部署模型时,推理速度远达不到预期。这...
为什么选择这门课? 如果你想成为一名AI架构师(AI Infra Engineer),而非仅仅是模型调用者,那么由CMU教授、XGBoost作者陈天奇与Zico Kolter共同主讲的《Deep Learning Systems》(DLSy...
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