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云数据库Tair：从稳定低延时缓存到 Serverless KV
本次分享聚焦云数据库Tair的使用，涵盖三部分内容：1) Tair概览，介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势；2) 稳定低延迟缓存技术，探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性；3) 从缓存到Serverless KV的演进，特别是在AI大模型时代，Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色，满足不同场景需求。
MNN推理框架将大模型放进移动端设备，并达到SOTA推理性能！
随着移动端（手机/平板等）算力、内存、磁盘空间的不断增长，在移动端部署大模型逐渐成为可能。在端侧运行大模型，可以有一系列好处：去除网络延迟，加快响应速度；降低算力成本，便于大规模应用；不需数据上传，保护用户稳私。
CLEAR：新加坡国立大学推出线性注意力机制，使8K图像的生成速度提升6.3倍，显著减少了计算量和时间延迟
新加坡国立大学推出的CLEAR线性注意力机制，通过局部注意力窗口设计，显著提升了预训练扩散变换器生成高分辨率图像的效率，生成8K图像时提速6.3倍。
面试必问的多线程优化技巧与实战
多线程编程是现代软件开发中不可或缺的一部分，特别是在处理高并发场景和优化程序性能时。作为Java开发者，掌握多线程优化技巧不仅能够提升程序的执行效率，还能在面试中脱颖而出。本文将从多线程基础、线程与进程的区别、多线程的优势出发，深入探讨如何避免死锁与竞态条件、线程间的通信机制、线程池的使用优势、线程优化算法与数据结构的选择，以及硬件加速技术。通过多个Java示例，我们将揭示这些技术的底层原理与实现方法。
利用阿里云GPU加速服务器实现pdf转换为markdown格式
随着AI模型的发展，GPU需求日益增长，尤其是个人学习和研究。直接购置硬件成本高且更新快，建议选择阿里云等提供的GPU加速型服务器。
BERT的继任者ModernBERT：融合长序列处理、代码理解与高效计算的新一代双向编码器
ModernBERT 是一个全新的模型系列，在**速度**和**准确性**两个维度上全面超越了 BERT 及其后继模型。
尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践
本次课程由阿里云云原生架构师计缘分享，主题为“尽享红利，Serverless构建企业AI应用方案与实践”。课程分为四个部分：1) Serverless技术价值，介绍其发展趋势及优势；2) Serverless函数计算与AI的结合，探讨两者融合的应用场景；3) Serverless函数计算AIGC应用方案，展示具体的技术实现和客户案例；4) 业务初期如何降低使用门槛，提供新用户权益和免费资源。通过这些内容，帮助企业和开发者快速构建高效、低成本的AI应用。
《C++与AMD ROCm：人工智能计算的强力引擎》
AMD ROCm平台是一个开放的、基于GPU的高性能计算平台，为人工智能计算提供卓越加速能力。结合C++这一高效编程语言，ROCm平台在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域展现出巨大潜力。C++对底层硬件的精细控制与庞大的生态系统，使其在ROCm平台上实现更低延迟和更高吞吐量，适用于实时性要求高的任务。尽管面临编程复杂性和兼容性挑战，通过持续优化和技术支持，ROCm与C++的组合将在更多领域推动人工智能技术的实际应用，助力构建智能世界。
【AI系统】AI 框架之争
本文介绍了AI框架在数学上对自动微分的表达和处理，以及其在多线程算子加速、GPU/NPU支持、代码编译优化等方面的技术挑战。文章详细梳理了AI框架的发展历程，从萌芽阶段到深化阶段，探讨了不同阶段的关键技术和代表性框架。同时，文章展望了AI框架的未来趋势，包括全场景支持、易用性提升、大规模分布式支持和科学计算融合。
阿里云GPU云服务器优惠收费标准,GPU服务器优缺点与适用场景详解
随着人工智能、大数据分析和高性能计算的发展，对计算资源的需求不断增加。GPU凭借强大的并行计算能力和高效的浮点运算性能，逐渐成为处理复杂计算任务的首选工具。阿里云提供了从入门级到旗舰级的多种GPU服务器，涵盖GN5、GN6、GN7、GN8和GN9系列，分别适用于图形渲染、视频编码、深度学习推理、训练和高性能计算等场景。本文详细介绍各系列的规格、价格和适用场景，帮助用户根据实际需求选择最合适的GPU实例。
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