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尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
《C++与AMD ROCm：人工智能计算的强力引擎》
AMD ROCm平台是一个开放的、基于GPU的高性能计算平台，为人工智能计算提供卓越加速能力。结合C++这一高效编程语言，ROCm平台在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域展现出巨大潜力。C++对底层硬件的精细控制与庞大的生态系统，使其在ROCm平台上实现更低延迟和更高吞吐量，适用于实时性要求高的任务。尽管面临编程复杂性和兼容性挑战，通过持续优化和技术支持，ROCm与C++的组合将在更多领域推动人工智能技术的实际应用，助力构建智能世界。
【AI系统】AI 框架之争
本文介绍了AI框架在数学上对自动微分的表达和处理，以及其在多线程算子加速、GPU/NPU支持、代码编译优化等方面的技术挑战。文章详细梳理了AI框架的发展历程，从萌芽阶段到深化阶段，探讨了不同阶段的关键技术和代表性框架。同时，文章展望了AI框架的未来趋势，包括全场景支持、易用性提升、大规模分布式支持和科学计算融合。
阿里云GPU云服务器优惠收费标准,GPU服务器优缺点与适用场景详解
随着人工智能、大数据分析和高性能计算的发展，对计算资源的需求不断增加。GPU凭借强大的并行计算能力和高效的浮点运算性能，逐渐成为处理复杂计算任务的首选工具。阿里云提供了从入门级到旗舰级的多种GPU服务器，涵盖GN5、GN6、GN7、GN8和GN9系列，分别适用于图形渲染、视频编码、深度学习推理、训练和高性能计算等场景。本文详细介绍各系列的规格、价格和适用场景，帮助用户根据实际需求选择最合适的GPU实例。
《CST Studio Suite 2024 GPU加速计算指南》
《GPU Computing Guide》是Dassault Systèmes发布的CST Studio Suite 2024的GPU计算指南，涵盖了硬件支持、操作系统支持、许可证、启用方法、NVIDIA和AMD GPU的详细信息及使用指南和故障排除等内容。硬件支持包括NVIDIA和AMD的多种GPU型号，操作系统支持多种版本，许可证通过加速令牌或SimUnit令牌授权。启用方法包括交互式模拟和批处理模式。使用指南和故障排除部分提供了详细的配置和问题解决方法。
重磅发布 | OpenSearch推出向量检索GPU图算法方案并支持GPU规格售卖
OpenSearch向量检索版推出了面向企业开发者的GPU图算法方案（CAGRA算法），支持客户直接购买GPU规格节点，是国内首家支持GPU规格的向量检索产品。
SVDQuant：MIT 推出的扩散模型后训练的量化技术，能够将模型的权重和激活值量化至4位，减少内存占用并加速推理过程
SVDQuant是由MIT研究团队推出的扩散模型后训练量化技术，通过将模型的权重和激活值量化至4位，显著减少了内存占用并加速了推理过程。该技术引入了高精度的低秩分支来吸收量化过程中的异常值，支持多种架构，并能无缝集成低秩适配器（LoRAs），为资源受限设备上的大型扩散模型部署提供了有效的解决方案。
Siemens NX何时支持GPU光线追踪与图形加速？
NX的Ray Tracing Studio在NX 1847及更早版本中不支持NVIDIA RTX板的GPU加速，仅依赖CPU，性能较慢。从NX 1872起支持GPU加速。自2023年6月版起，若无GPU，NX将显示图形配置错误并记录到syslog文件，建议使用支持的GPU以避免未定义行为。更多支持的硬件和图形信息，请参阅鼎森电脑整理的文件“NX-Graphics-Certification-Table_20241207.xlsx”。链接：https://pan.baidu.com/s/1_FpOoJU_IrExnhVXyzB4cw?pwd=676s 提取码: 676s
使用PaliGemma2构建多模态目标检测系统：从架构设计到性能优化的技术实践指南
本文详细介绍了PaliGemma2模型的微调流程及其在目标检测任务中的应用。PaliGemma2通过整合SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2系列语言模型，实现了多模态数据的高效处理。文章涵盖了开发环境构建、数据集预处理、模型初始化与配置、数据加载系统实现、模型微调、推理与评估系统以及性能分析与优化策略等内容。特别强调了计算资源优化、训练过程监控和自动化优化流程的重要性，为机器学习工程师和研究人员提供了系统化的技术方案。
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