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在数字化时代,即时通讯(IM)已成为日常生活和工作的重要部分,开源IM应用因其透明度、可定制性和社区支持受到关注。
本文主要讲解购买AMD实例规格时可以为实例配置应用加速功能,配置后可以针对不同的应用场景实现深度优化后的性能提升。
在2024年的GTC大会上,英伟达创始人黄仁勋揭幕了新一代AI芯片Blackwell,号称是史上最强AI芯片,目标是推动AI领域的重大进步。
Yitian710 作为平头哥第一代ARM通用芯片,在AI场景与X86相比,软件生态与推理性能都存在一定的短板,本文旨在通过倚天AI计算库的优化,打造适合ARM架构的软件平台,提升倚天性能
不同的AMD实例可能需要特定版本的驱动程序和内核来运行。购买AMD实例规格时,建议您使用官方支持的操作系统版本,以确保其包含适用于您的AMD实例的必要驱动程序和内核版本。本文主要说明不同代系的AMD实例与不同版本的操作系统镜像之间的兼容性。
阿里云最新产品手册——阿里云核心产品——倚天710自制脑图
在平头哥发布了首颗为云而生的 CPU 芯片倚天710之后,搭载倚天 710 的 ECS 实例表现出强劲的性能实力,在x264编解码场景下有着极高的性价比。
北京时间 2 月 22 日,半导体巨头 Arm 更新了 Arm? Neoverse? 产品路线图,宣布推出两款基于全新第三代 Neoverse IP 构建的全新计算子系统(CSS):Arm Neoverse CSS V3 和 Arm Neoverse CSS N3。
随着云计算技术的快速发展,云服务器在各个领域得到了广泛应用。其中,倚天云服务器以其独特的CIPU架构和倚天710处理器的优势,引起了广大用户的关注。本测评报告旨在通过对倚天云服务器的实例使用、业务部署、性能测试和迁移体验等方面进行评估。
YODA(Yitian Optimal Development Assistant,倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移,大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间,使得客户更加专注于应用本身算法的优化,协同客户实现降本增效。
倚天710构建的ECS产品,基于云原生独立物理核、大cache,结合CIPU新架构,倚天ECS在Nginx场景下,具备强大的性能优势。相对典型x86,Http长连接场景性能收益27%,开启gzip压缩时性能收益达到74%。 同时阿里云G8y实例售价比G7实例低23%,是Web Server最佳选择。
Redis在倚天ECS环境下与同规格的基于 x86 的 ECS 实例相比,Redis 部署在基于 Yitian 710 的 ECS 上可获得高达 30% 的吞吐量优势。成本方面基于倚天710的G8y实例售价比G7实例低23%,总性价比提高50%;按照相同算法,相对G8a,性价比为1.4倍左右。
虚拟化技术中最关键的技术之一就是CPU虚拟化。在没有硬件辅助虚拟化技术出来之前,通常都是通过TCG(软件进行指令翻译)的方式实现CPU虚拟化。但是由于TCG方式的虚拟化层开销太大,性能太差,因此引入了硬件辅助虚拟化技术。
本文介绍了x86软件迁移到Arm过程中可能遇到的弱内存序问题的解决方案,解析了弱内存序问题的根因,介绍了Hawkeyes的架构和实现原理。欢迎有需求的团队发送邮件咨询
2月29日,阿里云全线下调云产品官网售价,平均降价幅度超过20%,最高降幅达55%。
今天分享的内容来自阿里云倚天ECS高级架构师张先国的“ARM架构和避坑指南”。本文内容主要从ARM架构、C和Java如何避坑 、等方面详细讲解。
Sora是春节期间OpenAI发布的产品,主要是通过文字描述生成视频,通过大规模视频数据训练而成的生成模型,当前还没开放试用。
今天给大家整理一些小编经常学习和访问的学习网站,供大家参考学习。
通过ECS实例快速发现操作系统内部的问题,并给出对应的修复方案。
2022年2月,基于倚天弹性计算的产品实例正式对外进行邀测。经过大半年的时间,在2022年云栖大会上,ECS倚天实例正式商业化。在宣布倚天商业化的同时,已经经历了阿里巴巴电商、双十一等流量洪峰的考验,包括邀测的内外部头部客户业务。
今天分享的内容来自阿里云智能解决方案架构师冯英飞的“芯片竞争格局及最佳匹配场景”。本文主要从ARM芯片市场竞争与生态分析、倚天竞争力分析以及优势业务场景介绍这三个内容进行讲解。
本期为HelloGitHub 年度盘点,为了满足不同读者的需求,作者将内容分为 Top10 和 精选 两部分
艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI,简称 AI2)宣布推出一个名为 OLMo 7B 的新大语言模型,并开源发布了预训练数据和训练代码。OLMo 7B 被描述为 “一个真正开放的、最先进的大型语言模型”。
用户可以通过FastGPU的命令行,快速地部署云上GPU集群,管理资源的生命周期。还可以便捷地为集群安装深度学习环境,在集群运行代码,查看运行日志以及释放资源。
AIACC-AGSpeed(简称AGSpeed)专注于优化PyTorch深度学习模型在阿里云GPU异构计算实例上的计算性能,相比原始的神龙AI加速引擎AIACC,可以实现无感的计算优化性能。本文为您介绍安装和使用AGSpeed的方法。
AIACC-ACSpeed(简称ACSpeed)作为阿里云自研的AI训练加速器,在提高训练效率的同时能够降低使用成本,可以实现无感的分布式通信性能优化。ACSpeed软件包中已为您提供了适配DDP的示例代码,您可以参考本文快速体验使用ACSpeed进行模型分布式训练的过程以及性能提升效果。
在数据领域,AI 正逐步重塑数据处理和分析的各个环节,从 ETL、数据治理到数据分析和消费方式均会发生根本性变化。Kyligence 联合创始人 & CEO,Apache 顶级开源项目。
本文展示了AIACC-ACSpeed的部分性能数据,相比较通过原生DDP训练模型后的性能数据,使用AIACC-ACSpeed训练多个模型时,性能具有明显提升。
g8a实例:高性价比X86服务器,搭载最新CIPU架构,提供100G*2网络带宽和eRDMA支持。基于AMD Genoa平台,主频2.7/3.7GHz,专为性能、成本和稳定性需求设计。适用于通用应用、AI推理训练、高清视频处理等场景。实例性能提升25%,性价比提升15%,内置安全芯片,支持可信计算和机密计算。
AIACC-ACSpeed专注于分布式训练场景的通信优化库,通过模块化的解耦优化设计,实现了分布式训练在兼容性、适用性和性能加速等方面的升级。本文为您介绍安装和使用AIACC-ACSpeed v1.1.0的方法。
最近,Meta基础人工智能研究(FAIR)团队发布了名为Branch-Train-MiX (BTX)的方法,可从种子模型开始,该模型经过分支,以高吞吐量和低通信成本的并行方式训练专家模型。Meta FAIR的成员之一Jason Weston在其X上发文介绍了这一进展。
本文展示了AIACC-AGSpeed(简称AGSpeed)的部分性能数据,相比较通过PyTorch原生Eager模式训练模型后的性能数据,使用AGSpeed训练多个模型时,性能具有明显提升。
在处理大语言模型任务中,您可以根据实际业务部署情况,选择在不同环境(例如GPU云服务器环境或Docker环境)下安装推理引擎DeepGPU-LLM,然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型(例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型)在GPU上的高性能推理优化功能
Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库,能够无感地加速基于NCCL通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用Deepnccl的操作方法。
使用云服务器ECS,让家庭网络可以被外部网络访问。不在家时,也可以读取备份资料。
美国加利福尼亚州圣克拉拉 —— NVIDIA 今日宣布,将于 3 月 18 日至 21 日在圣何塞会议中心举办 GTC 2024 大会。预计将有超 30 万人亲临现场或线上注册参会。
热迁移分为热迁移和冷迁移,冷迁移过程中有一段明显的时间VM的服务不可用,而热迁移的服务的服务暂停时间非常短。热迁移过程中无需关闭或者长时间暂停VM,VM保持正常运行,只有在热迁移临近结束时有一个非常短暂的停机切换时间。热迁移可保证了VM服务的可用性,提升业务的连续性和用户体验。
倚天ECS是阿里云基于平头哥自研数据中心芯片倚天710推出arm架构实例,采用armv9架构,支持SM3/SM4指令,可以加速国密算法性能。本文基于OpenSSL 3.2和Tongsuo 实测对比了倚天ECS g8y实例和Intel g7 实例国密性能。为用户选择ECS提供参考。
TensorFlow目前进行数据分布式训练的主流方式是Horovod,AIACC-Training 1.5支持使用Horovod API兼容的方式对TensorFlow分布式训练进行加速。本文为您介绍使用AIACC-Training TensorFlow版的具体操作及可能遇到的问题。
幻兽帕鲁联机服务器搭建步骤,全程无需手动配置参数,3分钟完成搭建。
由于MXNet支持KVStore和Horovod两种分布式训练方式,因此AIACC-Training 1.5能够支持使用KVStore的方式对MXNet分布式训练进行加速,同时支持Horovod的分布式训练方式,并且能够无缝兼容Horovod的API版本。
很难想象:一个每月运行成本不到 50 美元(约人民币 358 元)的网站,是如何做到收入 2.3 万美元(约人民币 16.4 万元)的?尤其是,这个网站只有创始人一个人在经营管理。
AIACC-Inference(AIACC推理加速)支持优化基于Torch框架搭建的模型,能够显著提升推理性能。本文介绍如何手动安装AIACC-Inference(AIACC推理加速)Torch版并提供示例体验推理加速效果。
AIACC-Training支持基于主流人工智能(包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe等)搭建的模型进行分布式训练。在接口层面上,目前AIACC-Training兼容了PyTorch DDP以及Horovod的API,对于原生使用上述分布式训练方法的训练代码,可以做到无感的性能加速。本文将为您介绍安装AIACC-Training 1.5.0的多种方式。
使用ECS云服务器搭建网页IDE,增强编码便捷性,提升开发者体验。
自PyTorch 1.x发布迭代后,使用PyTorch原生自带的DDP进行分布式训练逐渐形成了主流。本文为您介绍如何使用AIACC-Training,对基于PyTorch框架搭建的模型进行分布式训练加速的方法,以及可能遇到的问题和解决办法。
FastGPU是一套阿里云推出的人工智能计算极速部署工具。您可以通过其提供的便捷的接口和自动工具,实现人工智能训练和推理任务在阿里云IaaS资源上的快速部署。本文主要分为产品介绍、组成模块、典型流程这几个部分进行讲解。
AIACC-ACSpeed(AIACC 2.0-AIACC Communication Speeding)是阿里云推出的AI分布式训练通信优化库AIACC-Training 2.0版本。相比较于分布式训练AIACC-Training 1.5版本,AIACC-ACSpeed基于模块化的解耦优化设计方案,实现了分布式训练在兼容性、适用性和性能加速等方面的升级。
AI开发者都知道,HuggingFace是一个高速发展的社区,包括Meta、Google、Microsoft、Amazon在内的超过5000家组织机构在为HuggingFace开源社区贡献代码、数据集和模型。
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您好呀~这边小弹问了相关人员,目前答复是因为同时使用的人多,账号不够了,建议等会再试试!
是参加了什么活动呢?