更加灵活、经济、高效的训练——新一代搜推广稀疏大模型训练范式GBA
近日，阿里巴巴在国际顶级机器学习会议NeurIPS 2022上发表了新的自研训练模式 Gloabl Batch gradients Aggregation （GBA，论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.11048），由阿里妈妈事业部搜索广告团队和智能引擎事业部XDL训练引擎团队联合探索和研发。GBA的提出对阿里巴巴搜推广稀疏模型的训练范式带来了架构性的跨越式升级。本文将从GBA的设计思路、收敛性分析及工程实现等方面展开介绍，欢迎阅读交流。
Flink 批作业的运行时自适应执行管控
阿里云高级技术专家朱翥（长耕），在 FFA 核心技术专场的分享。本篇内容是关于在过去的一年中，Apache Flink 对运行时的作业执行管控进行的一些改进。
聊聊降本提效这件事儿
今天数字化的生产与生活方式成为后疫情时代的新常态，云计算也已经成为社会的数字化基础设施。如何利用云原生技术帮助企业实现降本增效是很多 IT 管理者和开发者关注的话题。
让开源和标准成为云原生的确定性力量
标准和开源加速了云原生，也推动了云原生的全面落地。阿里云通过大量的投入开源，建立更多的技术标准，帮助百万开发者使用更先进的云原生技术，让社区生态和云之间建立起非常好的连接，助力企业和云协同发展。
大数据上云存算分离演进思考与探讨-2022
当前大数据上云与存算分离的技术趋势越来越成为行业标准与发展方向。作为大数据商业化的践行者，从存算分离的演进/定义/价值/架构应用/实践/对比等多个维度来分析与探讨其发展历程与组成体系。为大数据存算分离技术整体发展添砖加瓦。
