简介：人工智能是近几年非常火热的技术领域，而推动这个领域快速演进的原动力包括以英伟达 GPU 为代表的异构算力，以 TensorFlow，Pytorch 为代表的的机器学习框架，以及海量的数据集。除此之外我们也发现了一个趋势，就是以 Kubernetes 和 Docker 为代表的容器化基础架构也成为了数据科学家的首选，这主要有两个因素：分别是标准化和规模化。比如 TensorFlow，Pytor

简介：2021 年 9 月 26 日上海阿里云计算峰会上，阿里巴巴研究员、阿里云云原生应用平台负责人丁宇宣布，阿里云容器服务全面升级为 ACK Anywhere，让企业在任何需要云的地方，都能获得一致的容器基础设施能力。此次升级的 ACK Anywhere 拥有“一致体验、弹性算力、能力下沉、简化容灾”四大核心能力，使企业在任何业务场景下使用容器服务时，都能实现统一集群管理、统一资源调度、统一数据

在过去的20年时间，大数据技术蓬勃发展，从最开始大公司内部的秘密武器，到现在广泛作用于几乎所有行业。通过使用大数据技术分析存量和实时的数据，能够更加全面清晰地洞察商业的本质。在商业节奏日益加快和发展越来越迅猛的今天，越来越多的企业意识到大数据分析的价值，并投入了大量的时间人力等资源。与此同时，从早期的简单报表，到搜广推（搜索广告推荐）的个性化需求，再到最近异常火爆的人机智能交互技术 ChatGPT

简介：面对多种多样的跨端诉求，有哪些跨端方案？跨端的本质是什么？作为业务技术开发者，应该怎么做？本文分享阿里巴巴ICBU技术部在跨端开发上的一些思考，介绍了当前主流的跨端方案，以及跨端开发的经验心得。跨端Write once, run everywhere。我们都听说过这句经典的宣传用语，后来我们都知道，没有什么东西是可以真正 run everywhere 的，充其量也只能做到 debug eve

简介：随着云原生技术的普及，阿里云可编程CDN能力逐渐增强，已经实现在靠近用户的边缘，支持将无状态的业务逻辑以函数或容器的方式在边缘完成算力卸载，以此提供最短时延的交互响应。同时，基于阿里云CDN平台强大的基础资源能力和高性能架构，可以轻松满足企业海量的弹性需求。在1月6日的阿里云CDN年度产品升级发布会中，阿里云高级产品经理陈章炜对EdgeRoutine进行了详细解读。>>发布会传送

简介：近日，阿里云推出了弹性加速计算实例（EAIS）家族及产品弹性加速推理实例（简称EAIS.EI），首次实现了GPU与CPU/内存的解耦，可在提升AI推理效率的同时大幅降低成本。人工智能推理场景下，EAIS.EI让用户可以自定义GPU算力规模。据介绍，该产品可节省最高达50%的推理业务成本，目前EAIS.EI实例支持Tensorflow、Pytorch等主流深度学习框架，最高支持FP32 19.

简介：2020 年 7 月 15 日上午 10：00，《阿里巴巴如何扩展 K8s 调度器支持 AI 和大数据任务？》主题线上网络研讨会即将召开。随着 Kubernetes 的广泛应用，越来越多的开发人员尝试使用 Kubernetes 运行和管理 Web 应用和微服务以外的工作负载。典型场景包括深度学习任务，高性能计算作业，基因计算工作流，甚至是传统的大数据处理任务。围绕 Kubernetes 容器

简介：本次视频空无达摩院通过图像视觉、语言交互、自然语言处理、决策智能四个方向以及应用产品的介绍，向大家分享机器智能技术的发展，通过分析“大数据+算力”，讲解当今AI发展的动力，最后给大家分享了AI关键技术，希望通过技术创造新商业。一、图像视觉——视觉技术概览图像视觉技术如今被广泛应用在各个产业，如影视行业。有很多方向值得我们学习（一）图像视觉基本介绍1.图像处理和理解图像处理和理解是图像视觉里最

云原生边缘计算智能开源平台 CNCF OpenYurt 于近期发布了 v1.2 版本。OpenYurt 是业界首个对云原生体系无侵入智能边缘计算平台，具备全方位的“云、边、端一体化”能力，能够快速实现海量边缘计算业务和异构算力的高效交付、运维及管理。在 v1.2 版本中，OpenYurt 遵循社区提出的“节点池治理”理念，新增组件 Pool-Coordinaotr，提出了一套针对云边场景的资源、网

以 AI 训练、基因计算、工业仿真等高性能计算场景为例，需要在短时间内并发执行海量计算，多计算实例共享访问文件系统的同一数据源。企业在 Kubernetes 上运行 AI、大数据应用已成主流，资源弹性和开发运维效率得到显著提升的同时，计算存储分离架构也带来了挑战：网络延迟高、网络费用贵、存储服务带宽不足等。然而，随着算力规模和性能提升、以及模型规模和工作负载复杂度的增加，在云原生的机器学习和大数据