阿里云gpu云服务器最新收费标准与优惠价格表参考
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NPU适配推荐系统GR模型流程
本示例将开源Generative Recommendations模型迁移至NPU训练，并通过HSTU融合算子优化性能。基于Atlas 800T A2平台，使用PyTorch 2.1.0、Python 3.11.0等环境。文档涵盖容器启动、依赖安装、算子适配、源码修改、数据预处理及配置文件设置等内容。性能测试显示，使用HSTU融合算子可显著降低端到端耗时（如ml_1m数据集单step从346ms降至47.6ms）。
全面解析 | 大模型时代如何利用弹性计算服务应对大算力挑战
2023年6月20日，阿里云弹性计算团队与智东西公开课联合出品的系列课程「阿里云弹性计算技术公开课」正式播出，阿里云弹性计算产品专家张新涛作为该系列课程首位主讲人，带来了主题为《大模型时代如何应对大算力挑战》的课程分享，本次课程也在阿里云官网、钉钉视频号、阿里云官方视频号、阿里云开发者视频号、阿里云创新中心直播间&视频号等多平台同步播出。
服务化参数调优实战
本文介绍了服务化性能调优的全流程，以Llama3-8B模型为例。首先需完成MindIE环境安装、下载模型权重与测试数据集。接着通过计算npuMemSize和maxBatchSize，maxPrefillBatchSize（272）与maxPrefillTokens，并更新配置进行性能测试。结果显示，参数调优后吞吐量提升18%。此方法为大模型性能优化提供了实用指导。