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。
Kubeflow 使用指南
Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管理服务软件）和TensorFlow(https://tensorflow.org，深度学习库)的机器学习流程工具，使用Ksonnet进行应用包的管理。
《TensorFlow技术解析与实战》——1.3 深度学习的入门方法
本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章，第1.1节，作者李嘉璇，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
第1章 人工智能概述
1.3 深度学习的入门方法
要想入门深度学习，需要两个工具，即算法知识和大量的数据，外加一台计算机，如果有GPU就更好了，但是因为许多入门初学者的条件有限，没有GPU也可以，本书的许多讲解都是基于Mac笔记本完成的。
Perseus-BERT——业内性能极致优化的BERT训练方案
【作者】 笋江（林立翔） 驭策（龚志刚） 蜚廉（王志明） 昀龙（游亮）
一，背景——横空出世的BERT全面超越人类
2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT（Bidirectional Encoder
【李沐】十分钟从 PyTorch 转 MXNet
PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎，而且正在快速的流行开来。MXNet通过ndarray和 gluon模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。