【C位面对面】被低估的“通用算力”：为什么 AI 时代CPU 的需求“不降反增”?
AI时代下，大数据、高频交易、AI预处理、边缘计算等核心负载持续推高CPU算力需求。阿里云联合AMD，基于Zen5架构Turin处理器，推出三款场景化云实例：普惠型u2a、高主频g9a及192核g9ae，满足多样算力需求。通过CIPU+Chiplet技术实现性能跃迁，释放CPU真正潜力，助力企业把握通用计算的“第二增长曲线”。
EdgeShard：通过协作边缘计算实现高效的大语言模型推理——论文解读
EdgeShard是一种基于协作边缘计算的大语言模型（LLM）推理框架，旨在解决LLM在云端部署面临的延迟高、带宽压力大和隐私泄露等问题。通过将LLM分片部署在多个边缘设备上，结合云边协同与设备间协作，EdgeShard实现了高效的模型推理。其核心创新包括：联合设备选择与模型划分优化、支持流水线并行与微批处理、提出EdgeShard-No-Bubbles策略以减少设备空闲时间，从而显著提升推理吞吐量并降低延迟。实验表明，EdgeShard在异构边缘设备上可实现高达50%的延迟降低和2倍的吞吐量提升，支持全精度模型推理而无精度损失，为资源受限的边缘环境提供了高效的LLM部署方案。
《云原生边缘与AI训练场景：2类高频隐蔽Bug的深度排查与架构修复》
本文聚焦云原生边缘计算与分布式AI训练场景的两类高频隐蔽Bug，结合真实技术环境展开深度分析与修复。在AI训练场景中，K8s与NVIDIA GPU Operator协同下出现“GPU资源假分配”，因调度器与Device Plugin绑定存在时间差，通过多线程优化插件、添加初始化容器等解决；边缘计算场景里，K3s集群边缘节点容器因4G网卡校验和卸载与Flannel隧道冲突，出现网络间歇性断连，通过关闭网卡功能、优化隧道配置等修复。
基于YOLOv8的鸟类智能识别系统设计与实现
鸟类是生态系统中非常重要的物种，对生物多样性保护和生态研究具有重要意义。
传统的鸟类识别需要人工观察与分类，不仅效率低，而且容易受限于专家经验。
随着深度学习的发展，基于 YOLOv8 的鸟类检测系统 能够在自然场景中高效、准确地完成多物种识别，为生态监测、科研和教育提供有力工具。