机器学习领域技术大图：硬件算力
硬件算力可以说在人工智能三要素中处于发动机的角色，特别是深度学习在最近 10 年之所以获得突飞猛进的发展，很大程度得益于硬件算力在摩尔定律的驱动下获得持续的增长，如 GPU 在最近 10 年的理论算力获得了近几十倍的性能提升。所以，硬件算力也是阿里在人工智能技术领域的重中之重，并进行了重点布局和持续的技术研发投入，我们的技术核心战略是“通过建设核高基领域的研发能力，提供极致性价比的算力供给，奠定阿里云在 IaaS/PaaS 层具备产品易用性、多样性和差异化服务的能力”。
本文将分享当前阿里所有 AI/异构算力的方方面面。
阿里云ECS服务器通用型g8i实例CPU内存网络收发包PPS性能参数
阿里云ECS服务器通用型g8i实例CPU内存网络收发包PPS性能参数，阿里云服务器ECS通用型实例规格族g8i采用2.7 GHz主频的Intel Xeon(Sapphire Rapids) Platinum 8475B处理器，3.2 GHz睿频，g8i实例采用阿里云全新CIPU架构，可提供稳定的算力输出、更强劲的I/O引擎以及芯片级的安全加固。阿里云百科分享阿里云服务器ECS通用型g8i实例CPU计算性能、存储、网络、安全、不同CPU内存配置性能参数及使用场景
阿里云于子淇：如何利用GPU云服务器加速AIGC训练｜阿里云弹性计算技术公开课直播预告
本节课程，于子淇首先会对AIGC模型的实现原理进行介绍，然后分享阿里云基于弹性RDMA的GPU云服务器的技术特性，以及使用FastGPU在GPU云服务器上进行LLaMA模型部署的流程和finetune原理。最后，于子淇将从计算图优化和通信优化两个方面，讲解基于AIACC的LLaMA模型部署性能优化，并展示优化后的实际效果。
本次课程将在阿里云官网、钉钉视频号、阿里云官方视频号、阿里云创新中心直播平台&视频号、阿里云开发者视频号等多个官方平台同步播出。
