构建AIGC对话类应用：阿里云GPU产品技术指南
人工智能图形计算（AIGC）对话类应用在当今技术领域中占据着重要地位，为用户提供了更智能、自然的交互方式。本文将详细介绍如何借助阿里云GPU产品，构建高性能的AIGC对话类应用。我们将深入了解产品功能、编写对话类应用代码，并提供具体的使用流程，帮助你在云端快速搭建起这类应用。
阿里云GPU V100 4卡：高效AI推理的领航者
随着人工智能的发展，AI推理在各种应用中扮演着越来越重要的角色。本文将详细介绍如何利用阿里云GPU产品中的V100 4卡完成高效的AI推理。我们将涵盖什么是AI推理、V100 4卡的产品介绍、程序代码以及具体使用流程，带你一步步了解和应用这一先进的技术。
阿里云GPU加速：大模型训练与推理的全流程指南
随着深度学习和大规模模型的普及，GPU成为训练和推理的关键加速器。本文将详细介绍如何利用阿里云GPU产品完成大模型的训练与推理。我们将使用Elastic GPU、阿里云深度学习镜像、ECS（云服务器）等阿里云产品，通过代码示例和详细说明，带你一步步完成整个流程。
资源消耗
资源消耗是指在计算机系统中对硬件和软件资源的使用情况,包括处理器时间、内存、硬盘空间、网络带宽等。在机器学习和深度学习任务中,由于需要处理大量数据和运行复杂的算法,因此资源消耗通常是一个重要的问题。
探索AIGC未来：CPU源码优化、多GPU编程与中国算力瓶颈与发展
近年来，AIGC的技术取得了长足的进步，其中最为重要的技术之一是基于源代码的CPU调优，可以有效地提高人工智能模型的训练速度和效率，从而加快了人工智能的应用进程。同时，多GPU编程技术也在不断发展，大大提高人工智能模型的计算能力，更好地满足实际应用的需求。
本文将分析AIGC的最新进展，深入探讨以上话题，以及中国算力产业的瓶颈和趋势。
推荐场景GPU优化的探索与实践：CUDA Graph与多流并行的比较与分析
RTP 系统(即 Rank Service)，是一个面向搜索和推荐的 ranking 需求，支持多种模型的在线 inference 服务，是阿里智能引擎团队沉淀多年的技术产品。今年，团队在推荐场景的GPU性能优化上又做了新尝试——在RTP上集成了Multi Stream，改变了TensorFlow的单流机制，让多流的执行并行，作为增加GPU并行度的另一种选择。本文详细介绍与比较了CUDA Graph与多流并行这两个方案，以及团队的实践成果与心得。
如何在 TensorRT-LLM 中支持 Qwen 模型
大型语言模型正以其惊人的新能力推动人工智能的发展，扩大其应用范围。然而，由于这类模型具有庞大的参数规模，部署和推理的难度和成本极高，这一挑战一直困扰着 AI 领域。此外，当前存在大量支持模型部署和推理的框架和工具，如 ModelScope 的 Model Pipelines API，和 HuggingFace 的 Text Generation Inference 等，各自都有其独特的特点和优势。然而，这些工具往往未能充分发挥 GPU 的性能。
阿里云林立翔：基于阿里云GPU的AIGC小规模训练优化方案
阿里云弹性计算林立翔在【AIGC】话题下带来了题为《基于阿里云GPU的AIGC小规模训练优化方案》的主题演讲，围绕生成式AI技术栈、生成式AI微调训练和性能分析、ECS GPU实例为生成式AI提供算力保障、应用场景案例等相关话题展开。
阿里云赵大川：弹性计算推理解决方案拯救AIGC算力危机
阿里云弹性计算高级技术专家赵大川在【人工智能基础设施】专场中带来了题为《弹性计算推理解决方案拯救AIGC算力危机》的主题演讲，围绕弹性计算推理解决方案DeepGPU实例如何支持Stable Diffusion文生图推理、Stable Diffusion推理演示示例等相关话题展开。
