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阿里云容器服务 ACK One 分布式云容器企业落地实践
阿里云容器服务ACK提供强大的产品能力，支持弹性、调度、可观测、成本治理和安全合规。针对拥有IDC或三方资源的企业，ACK One分布式云容器平台能够有效解决资源管理、多云多集群管理及边缘计算等挑战，实现云上云下统一管理，提升业务效率与稳定性。
阿里云容器服务，智算时代云原生操作系统
2024云栖大会，阿里巴巴研究员易立分享了阿里云容器服务的最新进展。容器技术已成为云原生操作系统的基石，支持多样化的应用场景，如自动驾驶、AI训练等。阿里云容器服务覆盖公共云、边缘云、IDC，提供统一的基础设施，助力客户实现数字化转型和技术创新。今年，阿里云在弹性计算、网络优化、存储解决方案等方面进行了多项重要升级，进一步提升了性能和可靠性。
《云计算平台上 C++构建可弹性扩展人工智能应用之路》
在数字化时代，云计算与C++的结合正重塑行业创新。C++凭借其高性能和对底层资源的精细控制，在云计算环境中开发弹性扩展的人工智能应用中扮演着关键角色。本文探讨了二者结合的优势、挑战及应对策略，包括资源动态分配、负载均衡、数据管理等方面，并通过智能安防和金融风险预测的成功案例，展示了C++在云计算平台上的应用潜力，展望了未来的发展趋势。
《C++ 人工智能模型的跨环境迁移之道：突破限制，无缝衔接》
在AI领域，C++因其高效性能和资源利用率，成为模型训练与部署的关键选择。然而，不同环境间的模型迁移面临硬件差异、软件依赖及数据兼容性等挑战。本文探讨了模型迁移的重要性、常见场景及应对策略，包括硬件适配、软件依赖管理和数据适配与验证，旨在帮助开发者和企业克服这些障碍，实现模型的高效迁移与应用。
【AI系统】混合并行
混合并行融合了数据并行、模型并行和流水线并行，旨在高效利用计算资源，尤其适合大规模深度学习模型训练。通过将模型和数据合理分配至多个设备，混合并行不仅提升了计算效率，还优化了内存使用，使得在有限的硬件条件下也能处理超大型模型。3D混合并行（DP+PP+TP）是最先进的形式，需至少8个GPU实现。此策略通过拓扑感知3D映射最大化计算效率，减少通信开销，是当前深度学习训练框架如Deepspeed和Colossal AI的核心技术之一。
【AI系统】流水并行
在大模型训练中，单个设备难以满足计算和存储需求，分布式训练成为必要。模型并行是其中关键技术之一，通过将模型计算任务拆分至不同设备上执行，提高训练效率。模型并行主要包括朴素模型并行、张量并行和流水线并行。流水线并行通过将模型的不同层分配到不同设备上，采用微批次处理，提高设备利用率。Gpipe和PipeDream是两种流行的流水线并行方案，前者通过重叠前向和反向传播提升效率，后者则通过1F1B策略实现交错执行，最大化利用计算资源。
【AI系统】计算图的调度与执行
深度学习训练过程涉及前向计算、计算损失及更新权重参数。AI框架通过计算图统一表示训练过程，算子作为计算图的节点，由后端硬件高效执行。计算图调度包括算子间的调度、并发调度和异构调度，确保计算资源的有效利用。图执行模式分为单算子执行、整图下沉执行和图切分多设备执行，适应不同场景需求。以PyTorch为例，其算子执行通过两次调度选择合适的Kernel进行张量操作，并支持自动求导。
【AI系统】推理内存布局
本文介绍了CPU和GPU的基础内存知识，NCHWX内存排布格式，以及MNN推理引擎如何通过数据内存重新排布进行内核优化，特别是针对WinoGrad卷积计算的优化方法，通过NC4HW4数据格式重排，有效利用了SIMD指令集特性，减少了cache miss，提高了计算效率。
【AI系统】计算图优化架构
本文介绍了推理引擎转换中的图优化模块，涵盖算子融合、布局转换、算子替换及内存优化等技术，旨在提升模型推理效率。计算图优化技术通过减少计算冗余、提高计算效率和减少内存占用，显著改善模型在资源受限设备上的运行表现。文中详细探讨了离线优化模块面临的挑战及解决方案，包括结构冗余、精度冗余、算法冗余和读写冗余的处理方法。此外，文章还介绍了ONNX Runtime的图优化机制及其在实际应用中的实现，展示了如何通过图优化提高模型推理性能的具体示例。
【AI系统】推理文件格式
本文介绍了神经网络模型的序列化与反序列化技术，涵盖跨平台通用序列化方法（如 Protobuf 和 FlatBuffers）、模型自定义序列化方法、语言级通用序列化方法等，重点讨论了这两种流行文件格式的特点、使用场景及其在模型部署中的作用。
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