CUDNN学习笔记（1）
cuDNN概述NVIDIA cuDNN是一个GPU加速深层神经网络原语库。它提供了在DNN应用程序中频繁出现的例程的高度优化的实现：
卷积前馈和反馈，
pooling前馈和反馈
softmax前馈和反馈
神经元前馈和反馈：
整流线性（ReLU）-sigmoid
双曲线正切（TANH）
张量转换函数
LRN，LCN和批量归一化前进和后退
cuDNN的卷积程序旨在提高性能，以最快的GEMM（矩阵乘法）为基础实现此类例程，同时使用更少的内存。
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第三章）
本系列文章推送门：
阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第一章） GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓：浅谈GPU虚拟化技术（第二章）GPU虚拟化方案之——GPU直通模式
今天一个小伙伴@我说：“你浅谈一下，没点技术背景的，估计都看不懂…”，醍醐灌顶啊，面向公众的文章不是学术论文，应以普及基本概念为主。
贾扬清：我对人工智能方向的一点浅见
阿里妹导读：作为 AI 大神，贾扬清让人印象深刻的可能是他写的AI框架Caffe ，那已经是六年前的事了。经过多年的沉淀，成为“阿里新人”的他，对人工智能又有何看法？最近，贾扬清在阿里内部分享了他的思考与洞察，欢迎共同探讨、交流。
手把手教你从零搭建深度学习项目（附链接）
在学习了有关深度学习的理论之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。
本文由六大部分组成，涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。
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...
Kubernetes的Device Plugin设计解读
Kubernetes的生态地位已经确立，可扩展性将是其发力的主战场。异构计算作为非常重要的新战场，Kubernetes非常重视。而异构计算需要强大的计算力和高性能网络，需要提供一种统一的方式与GPU、FPGA、NIC、InfiniBand等高性能硬件集成。
