阿里云引领智算集群网络架构的新一轮变革
11月8日~10日在江苏张家港召开的CCF ChinaNet（即中国网络大会）上，众多院士、教授和业界技术领袖齐聚一堂，畅谈网络未来的发展方向，聚焦智算集群网络的创新变革。
【AI系统】谷歌 TPU v1-脉动阵列
本文详细分析了谷歌TPU v1的架构与设计，重点介绍了其核心组件如DDR3 DRAM、矩阵乘法单元（MXU）、累加器及控制指令单元，特别是MXU中脉动阵列的工作机制。通过对比TPU v1与CPU、GPU在服务器环境中的表现，展示了TPU v1在提升神经网络计算吞吐量方面的显著优势，尤其是在低延迟和高能效方面。
MindIE BenchMark
MindIE Benchmark工具通过部署昇腾服务化配套包，以终端命令方式测试大语言模型在不同配置下的推理性能和精度。它支持Client和Engine两种推理模式：Client模式适用于多用户并发场景，兼容多种接口；Engine模式直接调用底层API，测量NPU卡的真实性能。该工具支持多个数据集进行精度和性能测试，如CEval 5-shot、CMMLU、GSM8K等，并将结果保存为本地csv文件。评测方法包括调用大模型输入题目，解析返回结果并与正确答案比较，计算平均分和其他指标如准确率、EM等。
YOLO家族系列模型的演变：从v1到v8（上）
YOLO V8已经在本月发布了，我们这篇文章的目的是对整个YOLO家族进行比较分析。了解架构的演变可以更好地知道哪些改进提高了性能，并且明确哪些版本是基于那些版本的改进，因为YOLO的版本和变体的命名是目前来说最乱的，希望看完这篇文章之后你能对整个家族有所了解。
【AI系统】AI系统的组成
本文详细解析了AI系统的多层次架构，涵盖应用与开发层、AI框架层、编译与运行时及硬件体系结构等，阐述各部分如何协同支撑AI应用的开发与运行，提升整体性能与效率，并随著AI技术进步持续演进。从编程语言到AI芯片设计，每一层都对系统的最终表现起着至关重要的作用。
2023阿里云GPU服务器学生优惠价格表
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