浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
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浅析GPU通信技术（上）-GPUDirect P2P
浅析GPU通信技术（中）-NVLink
浅析GPU通信技术（下）-GPUDirect RDMA
1. 背景
前两篇文章我们介绍的GPUDirect P2P和NVLink技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性...
机器学习工具、平台汇总
1. 平台和系统
TensorFlow — TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow
PaddlePaddle — 百度研发的深度学习平台，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持
Apache SINGA — SINGA 是基于大型数据集训练，大型深度学习模块的常规分布式学习平台。
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。
淘宝Diamond架构分析
花了两天的时间研究了下Diamond，因为写得比较急，而且并没有使用过，只是单纯的做逆向建模，所以难免会有细节缺失，后面会时不时过来看看，然后做些补充。
背景知识
早期的应用都是单体的，配置修改后，只要通过预留的管理界面刷新reload即可。后来，应用开始拆分，从单一系统拆分成多个子系统，每个子系统还会对应多个运行实例，就开始面临一些问题：
1. 配置分散在多个业务
Apache Spark 3.0 将内置支持 GPU 调度
如今大数据和机器学习已经有了很大的结合，在机器学习里面，因为计算迭代的时间可能会很长，开发人员一般会选择使用 GPU、FPGA 或 TPU 来加速计算。在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了。
企业数据创新之旅——高性能NAS助力业务上云
在2018年云栖大会·南京峰会的飞天技术汇专场中，阿里云产品专家王登宇带来了题为《企业数据创新之旅——高性能NAS助力业务上云》的精彩技术分享。在分享中，他首先介绍了企业上云面临的困难和阿里云存储之路；随后对NAS文件存储产品家族的技术架构和适用场景进行了分析；分享最后，他结合基因、视频、AI等具体客户对NAS助力业务上云进行了详细讲解。
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。
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
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在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。
