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天天都在说的“算力”到底是个啥？一文全讲透！
算力是数字经济发展的重要支撑，尤其在AI和大数据应用中起着关键作用。阿里云致力于构建全球领先的算力基础设施，助力各行业数字化转型。吴泳铭和马云均强调了算力在未来科技竞争中的核心地位。2023年底，我国算力总规模达230EFLOPS，位居全球第二。算力分为通用、智能和超算算力，广泛应用于人工智能训练与推理等场景。中国正加速建设智算中心，推动算力产业链发展，并注重绿色低碳和智能运维，以应对日益增长的计算需求。
【论文专辑】2024年大模型推理优化论文精选第六期
本文整理了 OSDI 2024 和 SOSP 2024 中与大语言模型（LLM）推理优化相关的10篇论文，涵盖 Parrot、ServerlessLLM、dLoRA 等系统，提出的技术如 Chunked Prefill、Prefix-Caching、P/D分离等已被 vLLM 和 TensorRT-LLM 等主流推理引擎采用。这些研究解决了 LLM 推理中的冷启动延迟、资源分配、KV 缓存管理等问题，提升了推理性能和资源利用率。CodeFuse推理优化项目地址https://github.com/codefuse-ai/EasyDeploy
大数据& AI 产品月刊【2024年12月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年12月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
阿里云磐久服务器稳定性实践之路
阿里云服务器质量智能管理体系聚焦自研服务器硬件层面的极致优化，应对高并发交付、短稳定性周期、早问题发现和快修复四大挑战。通过“三个重构”（质量标准、开发流程、交付模式）、“六个归一”（架构、硬件、软件、测试、部件、制造）策略，实现芯片、整机和云同步发布，确保快速稳定上量。此外，全场景测试体系与智能预警、分析、修复系统协同工作，保障服务器在萌芽阶段发现问题并及时解决，提升整体质量水平。未来，阿里云将继续深化大数据驱动的质量管理，推动服务器行业硬件质量的持续进步。
阿里云算力服务的稳定性演进
本文介绍了弹性计算稳定性技术的基础能力研究，涵盖稳定性底座、实例异常检测、变更异常检测、风险规避和故障处置等方面。重点讲解了阿里云在ECS稳定性方面的进展，包括高可用架构设计、故障演练验证、持续运行阶段的稳定性保障以及相关工具和功能。此外，还探讨了Confidential AI的最佳实践，解决了大模型场景下的系统级安全风险，并介绍了机密计算产品的能力规划。最后，文章阐述了ACK容器服务的稳定性演进，包括高可用架构、托管节点池、供应链安全、事件体系、全链路检测、版本升级和成本管理等功能，确保用户能够获得高效稳定的容器服务体验。
PAI训练服务：云上大模型训练新篇章
本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。
AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践
本次分享主题为“AI推理新纪元，PAI全球化模型推理服务的创新与实践”，由阿里云高级产品经理李林杨主讲。内容涵盖生成式AI时代推理服务的变化与挑战、play IM核心引擎的优势及ES专属网关的应用。通过LM智能路由、多模态异步生成等技术，PAI平台实现了30%以上的成本降低和显著性能提升，确保全球客户的业务稳定运行并支持异地容灾，目前已覆盖16个地域，拥有10万张显卡的推理集群。
PAI企业级能力升级：应用系统构建、高效资源管理、AI治理
PAI平台针对企业用户在AI应用中的复杂需求，提供了全面的企业级能力。涵盖权限管理、资源分配、任务调度与资产管理等模块，确保高效利用AI资源。通过API和SDK支持定制化开发，满足不同企业的特殊需求。典型案例中，某顶尖高校基于PAI构建了融合AI与HPC的科研计算平台，实现了作业、运营及运维三大中心的高效管理，成功服务于校内外多个场景。
构建AI数据管道：从数据到洞察的高效之旅最佳实践
本文探讨了大模型从数据处理、模型训练到推理的全流程解决方案，特别强调数据、算法和算力三大要素。在数据处理方面，介绍了多模态数据的高效清洗与存储优化；模型训练中，重点解决了大规模数据集和CheckPoint的高效管理；推理部分则通过P2P分布式加载等技术提升效率。案例展示了如何在云平台上实现高性能、低成本的数据处理与模型训练，确保业务场景下的最优表现。
深度解析CPFS 在 LLM 场景下的高性能存储技术
本文深入探讨了CPFS在大语言模型（LLM）训练中的端到端性能优化策略，涵盖计算端缓存加速、智能网卡加速、数据并行访问及数据流优化等方面。重点分析了大模型对存储系统的挑战，包括计算规模扩大、算力多样性及数据集增长带来的压力。通过分布式P2P读缓存、IO加速、高性能存算通路技术以及智能数据管理等手段，显著提升了存储系统的吞吐量和响应速度，有效提高了GPU利用率，降低了延迟，从而加速了大模型的训练进程。总结了CPFS在AI训练场景中的创新与优化实践，为未来大模型发展提供了有力支持。
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