马斯克X AI鲶鱼效应 倒逼AI行业快速发展
全球数据中心面临放缓困境，AI大模型的迭代因高质量数据短缺和高昂的建设成本而受限。马斯克的xAI公司迅速建设超大规模数据中心，引发OpenAI等竞争对手的焦虑，新一轮数据中心竞赛即将展开。
阿里巴巴未来数据中心网络揭秘
在2018杭州云栖未来网络专场上，阿里巴巴网络资深架构师团队和一线研发的资深专家们分享了网络最前沿技术在阿里巴巴网络中的部署和应用。 斯坦福大学教授，三院院士 Nick McKeown 先生，作为大会特邀嘉宾，给大会带来了“可编程转发平面”的精彩分享。
机器学习领域技术大图：硬件算力
硬件算力可以说在人工智能三要素中处于发动机的角色，特别是深度学习在最近 10 年之所以获得突飞猛进的发展，很大程度得益于硬件算力在摩尔定律的驱动下获得持续的增长，如 GPU 在最近 10 年的理论算力获得了近几十倍的性能提升。所以，硬件算力也是阿里在人工智能技术领域的重中之重，并进行了重点布局和持续的技术研发投入，我们的技术核心战略是“通过建设核高基领域的研发能力，提供极致性价比的算力供给，奠定阿里云在 IaaS/PaaS 层具备产品易用性、多样性和差异化服务的能力”。
云原生场景中的 AI任务调度
PAI平台参加“周二开源日”活动，本期分享核心内容摘要
一、AI任务的需求与DLC
二、KubeDL
三、KubeDLPro
四、总结
揭秘阿里云神龙团队拿下TPCx-BB排名第一的背后技术
近日，TPC Benchmark Express-BigBench(简称TPCx-BB)公布了最新的世界排名，阿里云自主研发的神龙大数据加速引擎获得了TPCx-BB SF3000排名第一的成绩。TPCx-BB测试分为性能与性价比两个维度。其中，在性能维度，在本次排名中，阿里云领先第二名高达41.6％，达到了2187.42 BBQpm，性价比领先第二名40％，降低到346.53 USD/BBQpm。
系列解读 SMC-R：融合 TCP 与 RDMA 的 SMC-R 通信（二）
通过上一篇文章 《系列解读 SMC-R：透明无感提升云上 TCP 应用网络性能（一）》我们了解到，RDMA 相对于 TCP 具有旁路软件协议栈、卸载网络工作到硬件的特点，能有效增加网络带宽、降低网络时延与 CPU 负载。而内核网络协议 SMC-R 在利用 RDMA 技术的同时、又进一步完美兼容了 socket 接口，能够透明无感的为 TCP 应用带来网络性能提升。因此，龙蜥社区高性能网络 SIG 认为 SMC-R 将成为下一代数据中心内核协议的重要组成，对其进行了大量优化，并积极将这些优化回馈到上游 Linux 社区。