# GPU云服务器 #
1
关注
7911内容
关于runc漏洞CVE-2019-5736的修复公告
漏洞详情：
https://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=CVE-2019-5736
Docker、containerd或者其他基于runc的容器运行时存在安全漏洞，攻击者可以通过特定的容器镜像或者exec操作可以获取到宿主机的runc执行时的文件句柄并修改掉runc的二进制文件，从而获取到宿主机的root执行权限。
|
【测评】GPU训练机器学习模型哪家强？AWS、谷歌云、IBM等6大平台对比
使用官方数据和Credit，初创公司Rare Technologies最近发布了一个超大规模机器学习基准，对比了AWS、谷歌云、IBM等6家GPU硬件平台，从配置到训练时间、精度、价格等各方面。AWS和谷歌虽然整合性能好，但是性价比还是LearderGPU这样的新公司占优。
|
Android图形显示系统——下层显示4：图层合成下（硬件合成器）
硬件合成器-HwComposer
使用3D合成，需要大面积的像素混合计算和大量的内存传输（GPU读写GraphicBuffer所需），对GPU和DDR来说是一个巨大的负担。在GPU/DDR重度使用的场景（比如玩游戏），会造成发热、卡顿等。
为了提升性能，减少功耗，可以将合成这个过程交由另一个芯片完成，减轻GPU负担。进一步，直接让这个芯片连LCD，在LCD需要显示某一行时
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第二章）
注：本系列第一章推送门：阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第一章） GPU虚拟化发展史
第二章 GPU虚拟化方案之——GPU直通模式
目前流行的商用GPU虚拟化方案可以分为以下几类：GPU 直通模式，GPU SRIOV 模式，GPU 半虚拟化（mediated passthrough：包括Intel GVT-g和Nvidia GRID vGPU），VMWare的GPU全虚拟化（vSGA）。
|
阿里云智能语音交互技术实践干货分享
阿里云技术总监/研发总监陈一宁博士通过直播分享了《阿里云智能语音交互技术实践》。他首先介绍了智能语音面临的技术挑战，然后对智能语音技术做了详细介绍。其中，他主要分享了阿里云使用的BLSTM & LFR声学模型的优化过程，并对基于深度学习的自然语言理解的不同场景进行了详细分享。
|
深度学习模型训练痛点及解决方法
## 1 模型训练基本步骤
进入了AI领域，学习了手写字识别等几个demo后，就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后，深度学习训练过程基本大同小异，一般分为如下几个步骤
1. 定义算法公式，也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等。
2. 定义loss，选择优化器，来让loss最小
3. 对数据进行迭
免费试用