浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
1. 背景
GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。
Intel FPGA技术大会分享
9月8日，Intel FPGA技术大会（IFTD）在杭州举办，我和鹏起共同参加了这次技术大会。会上Intel对FPGA未来发展的技术路线和应用场景进行了介绍，并且给我们带来了应用在未来FPGA上的一些新技术。本文着重介绍未来的FPGA和基于FPGA的硬件平台会具有哪些新的功能和特点，以及这些功能和特点对我们互联网企业和云计算的价值。
##什么是FPGA
首先向大家介绍一些什么是FP
阿里云服务器配置选择方法和经验（CPU+内存+宽带）
阿里云ECS云服务器配置的选择不仅仅包括CPU核数、内存及宽带多少，还需要根据实际业务场景选择对应的规格族，云吞铺子分享阿里云服务器的选配方法和经验：
云服务器的CPU+内存选配
普通的个人小型网站，如：个人博客等小流量网站，可选择入门级配置的云服务器推荐配置：1核CPU、1G或2G内存、硬盘40G、1M或2M带宽
论坛、门户类网站：论坛、门户类网站，用户活跃性与访问量较高，为了保证足够的服务器资源空间，提升访问速度。
拍立淘---试妆魔镜 OpenGL ES 2.0 框架及性能优化
手机淘宝（搜索框->摄像头->试妆魔镜）：
最初的设计原型及性能问题：
单线程模型，优先级过低：从Camera获取到CMSampleBufferRef YUV图像帧，拷贝像素数据到内存（多了一次拷贝内存的开销）进行美妆渲染以及一些其他的检测计算，导致的render线程性能消耗过多，CPU负
用GPU进行TensorFlow计算加速
小编说：将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。为了加速训练过程，本文将介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一些常用参数。
阿里云异构计算发布：轻量级GPU云服务器实例VGN5i
阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例，该实例打破了传统直通模式的局限，可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务，从而让客户以更低成本、更高弹性开展业务。适用于云游戏、VR/AR、AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景，更细粒度的GPU计算服务。
浅析GPU通信技术（中）-NVLink
1. 背景
上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P》中我们提到通过GPUDirect P2P技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，但是受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA提出了NVLink总线协议。
Kubeflow实战系列：阿里云上小试TFJob
`tf-operator`是Kubeflow的第一个CRD实现，解决的是TensorFlow模型训练的问题，它提供了广泛的灵活性和可配置，可以与阿里云上的NAS，OSS无缝集成，并且提供了简单的UI查看训练的历史记录。
