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阿里云Kubernetes 1.9上利用Helm玩转TensorFlow模型预测
TensorFlow Serving是Google开源的机器学习模型预测系统，能够简化并加速从模型到生产应用的过程。
它实际上也是一个在线服务，我们需要考虑它的部署时刻的安装配置，运行时刻的负载均衡，弹性伸缩，高可用性以及滚动升级等问题，幸运的是这正是Kubernetes擅长的地方。
在阿里云上轻松部署Kubernetes GPU集群，遇见TensorFlow
Kubernetes在版本1.6后正式加入了Nvidia GPU的调度功能，支持在Kubernetes上运行运行和管理基于GPU的应用。而在2017年9月12日，阿里云发布了新的异构计算类型GN5，基于P100 nvidia GPU, 提供灵活强悍的异构计算模型，从基础设施到部署环境全面升级，可有效提升矩阵运算、视频识别、机器学习、搜索排序等处理计算效率。
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CUDNN学习笔记（1）
cuDNN概述NVIDIA cuDNN是一个GPU加速深层神经网络原语库。它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现：
卷积前馈和反馈，
pooling前馈和反馈
softmax前馈和反馈
神经元前馈和反馈：
整流线性（ReLU）-sigmoid
双曲线正切（TANH）
张量转换函数
LRN，LCN和批量归一化前进和后退
cuDNN的卷积程序旨在提高性能，以最快的GEMM（矩阵乘法）为基础实现此类例程，同时使用更少的内存。
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含光800NPU云栖PPT回顾【芯片与软件栈系列之----剑走偏锋】
古往今来，中外各国，兵器种类繁多。中国有“十八般兵器“，还有不少奇门兵器。这是因为兵器有长短，利钝，刚柔，等各种特点，各有利弊，没有一把兵器能集齐所有优势。所谓“剑走偏锋锋芒露”，是指剑身细长轻盈，所以剑法要以快为主，以攻为主，用剑者讲求身法灵动，招式精奇，以求出奇
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第三章）
本系列文章推送门：
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第一章） GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第二章）GPU虚拟化方案之——GPU直通模式
今天一个小伙伴@我说：“你浅谈一下，没点技术背景的，估计都看不懂…”，醍醐灌顶啊，面向公众的文章不是学术论文，应以普及基本概念为主。
全球首批通过Kubernetes一致性认证，阿里云容器服务之最新解读
2017 年 11 月 13 日，Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 宣布认证Kubernetes一致性计划以推动Kubernetes产品的一致性和可移植性，阿里云成全球首批通过认证的32家云计算及平台厂商之一。
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