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进行GPU算力管理
本篇主要简单介绍了在AI时代由‘大参数、大数据、大算力’需求下，对GPU算力管理和分配带来的挑战。以及面对这些挑战，GPU算力需要从单卡算力管理、单机多卡算力管理、多机多卡算力管理等多个方面发展出来的业界通用的技术。
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了ECS和OSS的操作流程，分为两大部分。第一部分详细讲解了ECS的登录、密码重置、安全组设置及OSSUTIL工具的安装与配置，通过实验创建并管理存储桶，上传下载文件，确保资源及时释放。第二部分则聚焦于OSSFS工具的应用，演示如何将对象存储挂载为磁盘，进行大文件加载与模型训练，强调环境搭建（如Conda环境）及依赖安装步骤，确保实验结束后正确清理AccessKey和相关资源。整个过程注重操作细节与安全性，帮助用户高效利用云资源完成实验任务。
AI场景下的对象存储OSS数据管理实践
本文介绍了对象存储（OSS）在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面：1) 对象存储作为AI数据基石，因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选；2) AI场景下的对象存储实践方案，包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法；3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps，优化了大数据量下的带宽需求；4) 常用工具介绍，如OSSutil、ossfs、Python SDK等，帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施，以及不同工具的特点和应用场景。
如何在Anolis OS上轻松使用 Kata 安全容器
本篇文章我们将详细介绍怎么轻松在 Anolis OS 上使用 Kata Containers 安全容器
动态链接的魔法：Linux下动态链接库机制探讨
本文将深入探讨Linux系统中的动态链接库机制，这其中包括但不限于全局符号介入、延迟绑定以及地址无关代码等内容。
OSS 深度解析：Data + AI 时代的对象存储
在 Data + AI 时代，随着大数据分析和 AI/ML 工作负载的进一步融合，对象存储 OSS 作为面向 AI 时代的数据基础设施，迎来了新的挑战与创新机遇。本话题我们将会介绍对象存储的能力创新，深度解读对象存储在实现稳定、安全、高性能和低成本背后的技术进展，并展望未来 AI 驱动趋势下的技术发展方向。