当前，无论是SDN、NFV，还是云计算，都需要依靠软件来实现，而这其中离不开开源技术的支撑。开源帮助用户解决成本问题，也降低了技术门槛，让开发更高效。经过十来年的发展，开源的价值已经被广大企业和开发者们所认可。在今天软件驱动的世界里，开源正在变得无处不在。

又一个AI框架迎来升级。这次，是纽约大学、亚马逊联手推出图神经网络框架DGL。不仅全面上线了对异构图的支持，复现并开源了相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RCGN等业内知名的模型实现上，取得更好效果。还发布了训练知识图谱嵌入专用包DGL-KE，在许多经

最近几年，在大数据和人工智能的推动下，异构计算有了长足的发展。无论是在产品形态上，还是在应用领域上，阿里云异构计算都取得了累累硕果。3月29日上午，深圳云栖大会，阿里云高级产品专家潘岳，针对这种时代下的阿里云异构计算做了一场深度的剖析。阿里云弹性计算异构平

但Webp最大的缺点在于压缩算法计算复杂度是JPEG的10倍以上，我们迫切需要一套高性能加速方案来降低业务成本。今年春节期间大客户为了支持其抢红包业务向阿里云提出了webp转码需求。本次性能测试所使用样本为512x512的图片，所有测试都在阿里云FaaSF

首先，我们要确定企业私有云建设的目标是什么？因此，无论是开源云产品还是商业产品，对于企业来说，云容科技提示您都需要考虑以下几点：。例如，无论您是否可以管理小型计算机，是否可以使用现有存储设备，网络拓扑设计等，您仍需要从头开始。对于计算节点使用的虚拟化技术，

首先，我们要确定企业私有云建设的目标是什么？因此，无论是开源云产品还是商业产品，对于企业来说，云容科技提示您都需要考虑以下几点：。例如，无论您是否可以管理小型计算机，是否可以使用现有存储设备，网络拓扑设计等，您仍需要从头开始。对于计算节点使用的虚拟化技术，

Ⅰ. 并行计算1.1 什么是并行计算？即一个大的计算问题被划分为很多可以同时解决的小问题。一个程序应该包含两个基本的组成部分：指令和数据。当一个指令处理上一个指令产生的数据时，就有了数据相关性（依赖性）的概念。数据相关性是限制并行性的主要因素。块划分

欢迎大家前往腾讯云社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~“深度学习的异构加速技术”系列共有三篇文章，主要在技术层面，对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析。然而近年来，CPU在计算平台领域一统天下的步伐走的并不顺利，可归因于两个方面，即自身约束和需求转

并通过这些笔试真题开放阿里巴巴工作机会，让更多的开发者加入到阿里这个大平台。这一次，不仅是知识的收获，还将间接地与技术大牛们做了直观的沟通，了解他们的出题思路与考察要点，并加以消化吸收，这对自己技术能力本身就是一种极大的提升。走上编程之路，不断丰富自己方能

当地时间3月18日，在硅谷举办的2019年NVIDIA GPU技术大会上，阿里云发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品——VGN5i实例，该实例打破了传统直通模式的局限，可以提供比单颗物理GPU更细粒度的服务，从而让客户以更低成本、更高弹性开展业

编者按：10月11-14日，为期四天的2017杭州云栖大会（门票火热抢购中！）将再度在杭州云栖小镇起航，作为全球最具影响力的科技展会之一，本届大会将有不少阿里集团专家以及各企业行业领袖的精彩演讲。今天，我们采访的是阿里云虚拟化平台负责人张献涛，他将在10月

3月28日，英特尔宣布将紧握数据红利，释放数据价值，转型为以数据为中心。而就在27日，英特尔中国研究院院长宋继强在“智能云·芯世界” 2019 新智元AI技术峰会中介绍了六大技术支柱和超异构计算。这将是英特尔历史上最成功的转型——从“芯片航母”到数据中心，

深度学习是一类机器学习算法，可以学习多个数据级别的表示层次，潜在地降低了可以解决难题的模型生产难度。在更简单的问题中，可能会导致性能提高或建模过程更简单。现在许多深度学习应用已经超越了人类的表现，如图像识别或棋类竞技。还有更多的其他著名使用案例，使得深度学

近日，杭州加速云信息技术有限公司加速云创始人兼CEO邬刚在新品发布会上表示：“人工智能未来发展存在瓶颈，需要硬件技术和算法方面的突破。异构计算是计算架构的未来趋势，而FPGA 是实现异构计算的完美选择。”然而深度学习需要大量的并行计算，对硬件平台有极高的要

今天，致力于提供异构计算加速整体解决方案、业界领先的异构加速和业务卸载方案厂商——杭州加速云信息技术有限公司正式启动跨越北京、上海、成都、西安四大城市的 “加速新科技，驱动智未来” 科技峰会暨新产品发布会。在发布会上，加速云隆重发布四大创新产品及三大解决

在“深度学习的异构加速技术（一）”一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端，其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8

作为通用处理器，CPU 是计算机中不可或缺的计算核心，结合指令集，完成日常工作中多种多样的计算和处理任务。然而近年来，CPU在计算平台领域一统天下的步伐走的并不顺利，可归因于两个方面，即自身约束和需求转移。自身约束又包含两方面，即半导体工艺，和存储带宽瓶