浅谈人工智能芯片（一）-- 深度神经网络和NVidia GPU的崛起
随着人工智能浪潮的兴起，人工智能基础芯片作为主要的计算力推动引擎也越来越受到追捧和热议，这个系列连载会介绍人工智能芯片兴起的背景和现有主要玩家以及研究现状，主要包括NVidia GPU、Google的TPU、Intel的Nervana、IBM的TreueNorth、微软的DPU和BrainWave、百度的XPU、Xilinx的xDNN、寒武纪芯片、地平线以及深鉴科技的AI芯片等。
如何用阿里云搭建自己的工业超算集群
立足于阿里云的SCC集群(Super Computer Cluster, 超级计算集群)，结合高性能的ECS（弹性计算服务），EGS（弹性GPU服务）等计算产品，阿里云弹性高性能平台E-HPC具备强大的并行计算资源。
阿里云发布异构计算产品家族，你可以在上面模拟核爆炸
本文讲的是阿里云发布异构计算产品家族，你可以在上面模拟核爆炸，近一年来，人工智能迎来了史上第三次热潮。移动互联网时代沉淀下来的大量数据和GPU近几年的快速发展，让学界和业界相信，这人工智能时代真的要来了。
在Kubernetes上使用RDMA
### RDMA
RDMA(全称RemoteDirect Memory Access) 它为了解决网络传输中服务器端数据处理的延迟而产生。
它的原理是将待传输的数据从一台计算机的内存，直接传输到另一台计算机的内存，整个传输过程无需操作系统和协议栈的介入。
阿里云弹性GPU服务架构和案例分析
阿里云异构计算产品研发高级专家龙欣在2017年12月7日云栖大会苏州峰会上做了题为《阿里云异构计算平台——加速AI智能创新》的主题演讲。当今人工智能的发展迅速，阿里异构平台很好的应对了这一发展趋势。其中异构计算平台在布局和设计上的思考、阿里云的弹性GPU服务架构以及案例分析以及阿里云的FPGA云计算架构及场景使用等内容都是首次对外详细剖析，很有价值。
黑科技揭秘：如何通过阿里云超算，使得汽车仿真效率提升25%
在汽车行业，过去有一句俗话，一辆车从设计到下线，“至少要11辆真实碰撞试验”，今天，在现代化的汽车制造业，通过长期发展的设计和仿真软件，几乎所有的环节，都可以做到设计与仿真一体化的高性能计算实现，这一进步的背后需要依赖更强的并行计算集群和灵活的数据流动，以及实现复杂算法的工业仿真软件。
