阿里云超算：高性能容器方案实战之Singularity
除了自动化整合IaaS层硬件资源为用户提供云上HPC集群外，E-HPC还致力于巩固云上HPC服务的高可用性，先后推出了“集谛多维性能监控”、“低成本断点续算”等新特性，帮助用户更好、更省地使用云上HPC服务。本文主要介绍阿里云超算推出的弹性高性能容器方案以及在分子动力学领域和AI领域的实战案例。
E-MapReduce 4.0产品新特性
E-MapReduce是运行在阿里云平台上的一大数据处理的系统解决方案。在2019年10月，阿里巴巴将发布EMR4.0版本。本篇介绍EMR4.0的新特性，包括在EMR基础能力，技术栈，生态集成和数据迁移等方面的升级，EMR4.0为用户提供更高的计算性能和更低的产品价格，将技术的红利让给用户。
DCGAN 代码简单解读
之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理。本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果。本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献!
1. 代码结构
代码结构如下图1所示:
图1 代码结构
我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py。