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《探秘鸿蒙Next：人工智能助力元宇宙高效渲染新征程》
鸿蒙Next融合人工智能，为元宇宙渲染带来革新。通过智能场景分析优化资源分配，提升重要元素的渲染精度；智能补帧与运动预测确保动画流畅；自适应渲染调整适配不同设备性能；数据驱动优化渲染策略；GPU Turbo技术协同硬件加速。这些创新使元宇宙体验更加沉浸、逼真。
企业内训｜基于华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优-上海某央企智算中心
近日上海，TsingtaoAI为某央企智算中心交付华为昇腾910B算力卡的大模型部署和调优课程。课程深入讲解如何在昇腾NPU上高效地训练、调优和部署PyTorch与Transformer模型，并结合实际应用场景，探索如何优化和迁移模型至昇腾NPU平台。课程涵盖从模型预训练、微调、推理与评估，到性能对比、算子适配、模型调优等一系列关键技术，帮助学员深入理解昇腾NPU的优势及其与主流深度学习框架（如PyTorch、Deepspeed、MindSpore）的结合应用。
《探秘鸿蒙Next：模型轻量化的能源效益衡量之道》
在鸿蒙Next生态中，模型轻量化显著提升设备能源效益。通过功耗指标（CPU、GPU、整体设备）、运行时间与能耗比值、电池续航（实际场景和极端测试）、散热情况（温度变化、散热能耗）及资源占用（内存、存储）的综合衡量，可全面评估轻量化模型对能源效率的优化效果，为设备性能提升提供依据。
阿里云服务器经济型e实例解析：性能、稳定性与兼顾成本
阿里云经济型e云服务器以其高性价比、稳定可靠的性能以及灵活多样的配置选项，成为了众多企业在搭建官网时的首选。那么，阿里云经济型e云服务器究竟怎么样？它是否能够满足企业官网的搭建需求？本文将从性能表现、稳定性与可靠性、成本考虑等多个方面对阿里云经济型e云服务器进行深入剖析，以供大家参考选择。
阿里云基础设施网络2024年创新总结
本文将盘点阿里云基础设施网络团队2024年在AI时代可预期网络的技术突破、学术成果、开源生态共建与重要会议技术布道等，与业界同仁一同探讨和展望AI时代的网络技术发展热点和趋势。
基于Knative的LLM推理场景弹性伸缩方案
Knative的基于请求弹性配置与大语言模型（LLM）的推理场景高度契合。此外，它的资源降配特性可以显著帮助用户降低成本。本文详细介绍基于 Knative 的 LLM 推理场景弹性伸缩方案。
BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术
本文介绍了阿里云 PAI 团队近期发布的 BladeDISC++项目，探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容包括以下三个部分：Dynamic Shape 场景下显存优化的背景与挑战；BladeDISC++的创新解决方案；Llama2 模型的实验数据分析
AI运用爆发时代， 视频服务云原生底座“视频云”架构的全智能再进化
本文介绍了AI运用爆发时代下，视频服务云原生底座“视频云”架构的全智能再进化。随着AI技术的发展，视频内容和交互方式正经历深刻变革。文章从背景、视频AI应用挑战、视频云网端底座、AIGC时代的全智能化及未来展望五个方面展开讨论。重点阐述了云、网、端三者如何深度融合，通过AI赋能视频采集、生产、分发和消费全流程，实现视频处理的智能化和高效化。同时，展望了未来AI在视频领域的创新应用和潜在的杀手级应用。
AI时代下， 边缘云上的技术演进与场景创新
本文介绍了AI时代下边缘云的技术演进与场景创新。主要内容分为三部分：一是边缘云算力形态的多元化演进，强调阿里云边缘节点服务（ENS）在全球600多个节点的部署，提供低时延、本地化和小型化的价值；二是边缘AI推理的创新发展与实践，涵盖低时延、资源广分布、本地化及弹性需求等优势；三是云游戏在边缘承载的技术演进，探讨云游戏对边缘计算的依赖及其技术方案，如多开技术、云存储和网络架构优化，以提升用户体验并降低成本。文章展示了边缘云在未来智能化、实时化解决方案中的重要性。
Lindorm：基于多模数据服务的一站式智能检索基础设施
Lindorm 是阿里云推出的一款基于多模数据服务的一站式智能检索基础设施，专为AI时代设计。它融合了全文检索、向量搜索和AI推理能力，支持结构化、半结构化及非结构化数据的高效处理。Lindorm 提供统一API接口，具备高弹性、低成本和易用性，帮助开发者快速构建和迭代智能搜索应用，适用于大规模智能搜索场景。此外，Lindorm 支持分布式存储与计算引擎，优化了资源管理和运维效率，极大降低了开发复杂度，助力企业实现智能化转型。
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