高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展，作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU，使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标，推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。
Kubeflow实战系列：阿里云上使用JupyterHub
介绍
本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用Jupyter Hub。
背景介绍
时间过得真快，李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中，人工智能开始从学术界向工业界转型，基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
阿里开源！轻量级深度学习端侧推理引擎 MNN
阿里妹导读：近日，阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。
AI科学家贾扬清如此评价道：“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN 更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模型背后的业务。
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。