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在阿里云上轻松部署Kubernetes GPU集群，遇见TensorFlow
Kubernetes在版本1.6后正式加入了Nvidia GPU的调度功能，支持在Kubernetes上运行运行和管理基于GPU的应用。而在2017年9月12日，阿里云发布了新的异构计算类型GN5，基于P100 nvidia GPU, 提供灵活强悍的异构计算模型，从基础设施到部署环境全面升级，可有效提升矩阵运算、视频识别、机器学习、搜索排序等处理计算效率。
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CUDNN学习笔记（1）
cuDNN概述NVIDIA cuDNN是一个GPU加速深层神经网络原语库。它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现：
卷积前馈和反馈，
pooling前馈和反馈
softmax前馈和反馈
神经元前馈和反馈：
整流线性（ReLU）-sigmoid
双曲线正切（TANH）
张量转换函数
LRN，LCN和批量归一化前进和后退
cuDNN的卷积程序旨在提高性能，以最快的GEMM（矩阵乘法）为基础实现此类例程，同时使用更少的内存。
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含光800NPU云栖PPT回顾【芯片与软件栈系列之----剑走偏锋】
古往今来，中外各国，兵器种类繁多。中国有“十八般兵器“，还有不少奇门兵器。这是因为兵器有长短，利钝，刚柔，等各种特点，各有利弊，没有一把兵器能集齐所有优势。所谓“剑走偏锋锋芒露”，是指剑身细长轻盈，所以剑法要以快为主，以攻为主，用剑者讲求身法灵动，招式精奇，以求出奇
全球首批通过Kubernetes一致性认证，阿里云容器服务之最新解读
2017 年 11 月 13 日，Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 宣布认证Kubernetes一致性计划以推动Kubernetes产品的一致性和可移植性，阿里云成全球首批通过认证的32家云计算及平台厂商之一。
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贾扬清：我对人工智能方向的一点浅见
阿里妹导读：作为 AI 大神，贾扬清让人印象深刻的可能是他写的AI框架Caffe ，那已经是六年前的事了。经过多年的沉淀，成为“阿里新人”的他，对人工智能又有何看法？最近，贾扬清在阿里内部分享了他的思考与洞察，欢迎共同探讨、交流。
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手把手教你从零搭建深度学习项目（附链接）
在学习了有关深度学习的理论之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。
本文由六大部分组成，涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。
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ElasticDL: Kubernetes-native 弹性分布式深度学习系统
ElasticDL项目负责人王益分享ElasticDL 项目的设计意图和现状，尤其是 ElasticDL 与 TensorFlow 2.0 以及 Kubernetes 的技术关联。
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