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Arena - 打开KubeFlow的正确姿势
Arena的目标就是让数据科学家简单的释放KubeFlow的洪荒之力,像桌面机上训练一样简单,同时又拥有了集群级别调度和管理的掌控性。为了能够更好的在社区内共享和合作,我们已经在github上开源了自己的代码:https://github.com/AliyunContainerService/arena,欢迎大家了解和使用,如果您觉得不错,请给我们点赞。
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来自: 云存储
SLS机器学习介绍(02):时序聚类建模
在大型互联网企业中,对海量KPI(关键性能指标)进行监控和异常检测是确保服务质量和可靠性的重要手段。基于互联网的服务型企业(如线上购物、社交网络、搜索引擎等)通过监控各种系统及应用的数以万计的KPI(如CPU利用率、每秒请求量等)来确保服务可靠性。
弹性计算双周刊 第1期
阿里云弹性计算,3月新闻不断,看点最爆。2018年3月22日最新消息,ECS弹性计算在性能和可信安全等方面表现优异,代表阿里云获得工信部认可,获得奖项。2018年3月9日弹性裸金属服务器商业化正式发布。
浅谈GPU虚拟化技术(四)- GPU分片虚拟化
作者:郑晓,龙欣,弹性计算异构计算项目组 让各位久等了,阿里小二这就开始上新菜:“GPU分片虚拟化”。 对于“分片”的理解,相信大家已经不陌生了。此处的分片从两个维度上来定义:其一,是对GPU在时间片段上的划分,与CPU的进程调度类似,一个物理GPU的计算engine在几个vGPU之间共享,而调...
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来自: 云原生
在阿里云上两分钟玩转AlextNet
本文是该系列中的第六篇文章, 将为您介绍如何在弹性GPU和阿里云容器服务上快速部署和使用AlexNet。
打造云上深度学习实验室
云栖TechDay36期,来自阿里云技术专家必嘫带来题为“打造云上深度学习实验室”的演讲。本文主要从深度学习流程开始谈起,解释了深度学习应用构建的完整生命周期,进而分享了机遇与容器服务的深度学习解决方案架构,接着讲解了端到端的深度学习体验,最后作了简要总结。
Skia深入分析8——Skia的GPU绘图
Skia的GPU绘图 一、Skia-GPU概述 在Android4.2到Android5.0的过程中,skia中开发较频繁的部分莫过于GPU加速部分和延迟渲染机制,尽管目前来看几乎没有用到,但后续很可能会在Frameworks层引入。 在Android上面,只可能使用OpenGL,因此作为使用OpenGL的绘图引擎,关注如下要点即可: 1、OpenGL上下文如何建
Android图形显示系统——下层显示3:窗口系统
Android之窗口系统 要点 1.Android窗口系统通过C-S架构和一套Buffer循环机制实现,在保证安全稳定的前提下基本上做到了极致性能(无大块内存拷贝,IPC通信内容最少)。 2.SurfaceFlinger创建Layer,将其中的BufferQueueProducer作为IGraphicBufferProducer传给应用侧的Surface,因而构成窗
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