避坑指南：PAI-DLC分布式训练BERT模型的3大性能优化策略
本文基于电商搜索场景下的BERT-Large模型训练优化实践，针对数据供给、通信效率与计算资源利用率三大瓶颈，提出异步IO流水线、梯度压缩+拓扑感知、算子融合+混合精度等策略。实测在128卡V100集群上训练速度提升3.2倍，GPU利用率提升至89.3%，训练成本降低70%。适用于大规模分布式深度学习任务的性能调优。
PAI-TurboX：面向自动驾驶的训练推理加速框架
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践
语音生成+情感复刻，Cosyvoice2.0 极简云端部署
CosyVoice2凭借多语言生成、零样本生成等优势，功能与性能显著提升。阿里云Function AI推出语音合成新模板，一键部署CosyVoice2.0模型，解决传统方案中参数调节不便、部署运维复杂、成本高昂等问题，助力企业高效落地AI语音应用。