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大模型训练稳定性思考和实践
本次分享由阿里云智能集团高级技术专家张彭城主讲，聚焦大模型训练的稳定性问题。主要内容分为三部分：1) 大模型训练稳定性的关键挑战，包括大规模同步任务中的故障率高和恢复成本大；2) 阿里云大模型训练稳定性系统的介绍，涵盖健康检测、实时可观测系统及自愈系统；3) 实践分享，探讨集群网络故障定位与修复、性能优化等实际问题的解决方案。通过这些措施，确保大模型训练的高效与稳定。
并行文件存储在大模型训练中的探索与实践
阿里云智能集团存储产品专家何邦剑分享了并行文件存储CPFS在大模型训练中的应用。CPFS针对大模型训练的IO特点，优化性能、降低成本、提升用户体验。它支持多计算平台共享访问，具备数据分层存储、生命周期管理、缓存加速等特性，实现高效的数据处理与管理，显著提升训练效率和资源利用率。尤其在大规模集群中，CPFS提供了高吞吐、低延迟及灵活扩展的能力，助力客户如零一万物实现高性能训练。
云数据库Tair：从稳定低延时缓存到 Serverless KV
本次分享聚焦云数据库Tair的使用，涵盖三部分内容：1) Tair概览，介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势；2) 稳定低延迟缓存技术，探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性；3) 从缓存到Serverless KV的演进，特别是在AI大模型时代，Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色，满足不同场景需求。
MNN推理框架将大模型放进移动端设备，并达到SOTA推理性能！
随着移动端（手机/平板等）算力、内存、磁盘空间的不断增长，在移动端部署大模型逐渐成为可能。在端侧运行大模型，可以有一系列好处：去除网络延迟，加快响应速度；降低算力成本，便于大规模应用；不需数据上传，保护用户稳私。
CLEAR：新加坡国立大学推出线性注意力机制，使8K图像的生成速度提升6.3倍，显著减少了计算量和时间延迟
新加坡国立大学推出的CLEAR线性注意力机制，通过局部注意力窗口设计，显著提升了预训练扩散变换器生成高分辨率图像的效率，生成8K图像时提速6.3倍。
面试必问的多线程优化技巧与实战
多线程编程是现代软件开发中不可或缺的一部分，特别是在处理高并发场景和优化程序性能时。作为Java开发者，掌握多线程优化技巧不仅能够提升程序的执行效率，还能在面试中脱颖而出。本文将从多线程基础、线程与进程的区别、多线程的优势出发，深入探讨如何避免死锁与竞态条件、线程间的通信机制、线程池的使用优势、线程优化算法与数据结构的选择，以及硬件加速技术。通过多个Java示例，我们将揭示这些技术的底层原理与实现方法。
利用阿里云GPU加速服务器实现pdf转换为markdown格式
随着AI模型的发展，GPU需求日益增长，尤其是个人学习和研究。直接购置硬件成本高且更新快，建议选择阿里云等提供的GPU加速型服务器。
BERT的继任者ModernBERT：融合长序列处理、代码理解与高效计算的新一代双向编码器
ModernBERT 是一个全新的模型系列，在**速度**和**准确性**两个维度上全面超越了 BERT 及其后继模型。
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。
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