阿里云弹性GPU服务架构和案例分析
阿里云异构计算产品研发高级专家龙欣在2017年12月7日云栖大会苏州峰会上做了题为《阿里云异构计算平台——加速AI智能创新》的主题演讲。当今人工智能的发展迅速，阿里异构平台很好的应对了这一发展趋势。其中异构计算平台在布局和设计上的思考、阿里云的弹性GPU服务架构以及案例分析以及阿里云的FPGA云计算架构及场景使用等内容都是首次对外详细剖析，很有价值。
如何用阿里云搭建自己的工业超算集群
立足于阿里云的SCC集群(Super Computer Cluster, 超级计算集群)，结合高性能的ECS（弹性计算服务），EGS（弹性GPU服务）等计算产品，阿里云弹性高性能平台E-HPC具备强大的并行计算资源。
浅谈人工智能芯片（一）-- 深度神经网络和NVidia GPU的崛起
随着人工智能浪潮的兴起，人工智能基础芯片作为主要的计算力推动引擎也越来越受到追捧和热议，这个系列连载会介绍人工智能芯片兴起的背景和现有主要玩家以及研究现状，主要包括NVidia GPU、Google的TPU、Intel的Nervana、IBM的TreueNorth、微软的DPU和BrainWave、百度的XPU、Xilinx的xDNN、寒武纪芯片、地平线以及深鉴科技的AI芯片等。
[R]高性能计算SparkR
Why SparkR
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载 。
使用EHPC实现“完美并行”的高效批处理方案
在高性能计算场景中，用户一次业务计算可以划分为大量的任务，每个任务的处理逻辑相同，但是输入文件、参数设置和输出文件不同。在此，给出了基于阿里云弹性高性能计算场景的数组作业解决方案——利用E-HPC集成的作业调度系统，将用户的批处理任务自动分配到数组作业，实现在云超算集群上高并发执行。
