PAI训练服务：云上大模型训练新篇章
本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。
VSAN数据恢复——开启重删压缩的全闪存VSAN下虚拟机数据恢复案例
VMware VSAN超融合架构，11台服务器节点。每台服务器节点上创建1个磁盘组，磁盘组包括1块PCIe固态硬盘（作为缓存盘）和8-10块SSD（作为数据盘），组成VSAN存储空间来存放虚拟机文件。启用了去重和压缩功能。
一台服务器节点上的一块PCIE缓存盘出现故障，导致VSAN逻辑架构问题。2台虚拟机磁盘组件出现问题，虚拟机无法正常使用。
Redis背后的神奇力量：为何它如此高效？
Redis的速度快主要归因于以下几点：1、基于内存操作，数据存储在内存中，读写速度远超硬盘；2、单线程模型，避免了多线程的额外开销和复杂性，适合处理高频读写操作；3、采用I/O多路复用技术，提高I/O效率，充分利用CPU资源；4、使用高效的数据结构如简单动态字符串（SDS）、压缩列表和跳跃表等，优化性能；5、通过数据压缩、惰性加载和内存淘汰等技术进一步提升速度。这些特性使得Redis在缓存和实时数据存储方面表现出色。
XDMA与FPGA：高效数据传输的艺术
XDMA（Xilinx's DMA/Bridge Subsystem for PCI Express）是Xilinx推出的一种高效数据传输引擎，专为PCIe总线设计。通过封装PCIe协议，XDMA提供简化的API接口，支持Scatter-Gather DMA和Block DMA模式，特别适用于高性能计算、实时视频处理和大数据分析等领域的数据传输。XDMA通过链表传输和高效的PCIe接口，减少了主机CPU的负担，提高了数据传输效率。AXI4和AXI4-Stream接口进一步增强了XDMA与FPGA的协同工作能力，使其在现代计算系统中发挥重要作用。
【AI系统】计算图的优化策略
本文深入探讨了计算图的优化策略，包括算子替换、数据类型转换、存储优化等，旨在提升模型性能和资源利用效率。特别介绍了Flash Attention算法，通过分块计算和重算策略优化Transformer模型的注意力机制，显著减少了内存访问次数，提升了计算效率。此外，文章还讨论了内存优化技术，如Inplace operation和Memory sharing，进一步减少内存消耗，提高计算性能。
数智化赋能龙港中医院，让医疗服务有了“人情味”
截至2023年底，中国拥有18133家县级医院，承担了全国33.8%的诊疗服务量，覆盖约9亿居民，是解决“看病难、看病贵”问题的关键力量。然而，信息化滞后、系统互通性差等问题限制了其发展。温州龙港中医院通过引入华为新一代医院数据中心解决方案，实现了高效的数据管理和资源利用，大幅提升了诊疗效率和服务质量，成为县级医院数智化转型的典范。