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云边协同与人工智能AI的深度融合(云端训练、边端推理)
在面向物联网、大流量等场景下,为了满足更广连接、更低时延、更好控制等需求,云计算在向一种更加全局化的分布式节点组合形态进阶,边缘计算是其向边缘侧分布式拓展的新触角。
2025年阿里云GPU服务器的租赁价格与选型指南
随着AI、深度学习等领域的发展,GPU服务器成为企业及科研机构的核心算力选择。阿里云提供多种GPU实例类型(如NVIDIA V100、A100等),涵盖计算型、共享型和弹性裸金属等,满足不同场景需求。本文详解2025年阿里云GPU服务器的核心配置、价格策略及适用场景,帮助用户优化选型与成本控制,实现高效智能计算。
【科普向】模型蒸馏和模型量化到底是什么???
在数字化快速发展的时代,人工智能(AI)技术已广泛应用,但大型深度学习模型对计算资源的需求日益增长,增加了部署成本并限制了其在资源有限环境下的应用。为此,研究人员提出了模型蒸馏和模型量化两种关键技术。 模型蒸馏通过将大型教师模型的知识传递给小型学生模型,利用软标签指导训练,使学生模型在保持较高准确性的同时显著减少计算需求,特别适用于移动设备和嵌入式系统。 模型量化则是通过降低模型权重的精度(如从32位浮点数到8位整数),大幅减少模型大小和计算量,提高运行速度,并能更好地适应低配置设备。量化分为后训练量化和量化感知训练等多种方法,各有优劣。
阿里云全球基础设施展示,公共云地域、边缘节点、超级数据中心分布图
本文为大家介绍了阿里云在2024年的全球基础设施布局,包括公共云地域、边缘节点、超级数据中心等各个阶段和方面。阿里云基础设施已覆盖全球四大洲,拥有30个公共云地域和89个可用区,以及超过3200个边缘节点,为其用户提供了广泛且深入的服务覆盖。
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