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Serverless GPU：助力 AI 推理加速
近年来，AI 技术发展迅猛，企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值，然而，在部署 AI 模型推理服务时，却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题，以实现 AI 技术的高效落地。
智能调度、秒级弹性｜一文带你探索Compaction Service的进化之路
ADB MySQL的Compaction Service功能通过将Compaction任务从存储节点解耦至独立的弹性资源池执行，解决了资源隔离性弱、并发度低等问题，实现了资源消耗降低50%，任务执行时间平均减少40%，并支持按量付费，提升了系统的稳定性和成本效益。
AI 场景下，函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践
当前，函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下，函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用，并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用，并快速解决不同场景下的模型存储选型问题，本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析，以期为您的模型存储决策提供帮助。
巧用通义灵码，提升前端研发效率
本次分享，主题是利用通义灵码提升前端研发效率。分享内容主要包括以下几部分：首先，我将从前端开发的角度介绍对通义灵码的基本认识；其次，我将展示通义灵码在日常研发中的应用案例；然后，我将通过实例说明，良好的设计能够显著提升通义灵码的效果。在第四个部分，我将介绍通义灵码的企业知识库以及如何利用 RAG 构建团队智能研发助手。最后，我将总结本次分享并展望未来方向。
使用A10单卡24G复现DeepSeek R1强化学习过程
本文描述DeepSeek的三个模型的学习过程，其中DeepSeek-R1-Zero模型所涉及的强化学习算法，是DeepSeek最核心的部分之一会重点展示。
MCP Server 实践之旅第 3 站：MCP 协议亲和性的技术解析
本文将以 MCP Server 在函数计算平台的深度集成为研究载体，解构基于 SSE 长连接通信模型，剖析会话亲和、优雅升级等关键技术，揭示 Serverless 架构在 MCP 场景中的亲和性创新实践。
MaxCompute半结构化数据思考与创新
本文将介绍MaxCompute在半结构化数据方面的一些思考与创新，围绕半结构化数据简析、传统方案优劣对比、MaxCompute半结构化数据解决方案、收益分析。
元象开源首个MoE大模型：4.2B激活参数，效果堪比13B模型，魔搭社区最佳实践来了
近日，元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B， 采用混合专家模型架构 （Mixture of Experts），激活参数4.2B，效果即可媲美13B模型。该模型全开源，无条件免费商用，支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用，推动低成本部署。
PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH
在数据时代，过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群，所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库，其面对的数据可能从TB到GB字节不等，同时又要支持TP和AP Workload，要是在计算过程中内存使用不当，不仅会造成TP和AP相互影响，严重拖慢响应时间，甚至会出现内存雪崩、OOM问题，导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵，所以PolarDB-X 代价模型中，一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN，DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处，当查询性能低的时候，无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此，所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析，这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。
