在分布式训练（DLC）中挂载OSS
在提交DLC训练任务时，您可以通过代码配置或挂载的方式配置OSS、NAS、CPFS或MaxCompute存储，从而方便地在训练过程中直接读写相应存储中的数据。本文为您介绍如何在DLC训练任务中进行OSS、MaxCompute、NAS或CPFS的存储配置。
分布式训练 DLC 快速入门
DLC可以快捷地创建分布式或单机训练任务。其底层基于Kubernetes，省去您手动购买机器并配置运行环境，无需改变使用习惯即可快速使用。本文以 MNIST 手写体识别为例，介绍如何使用DLC进行单机单卡训练，或多机多卡的分布式训练。
使用eRDMA网络进行分布式训练
弹性RDMA（Elastic Remote Direct Memory Access，简称eRDMA）是阿里云自研的云上弹性RDMA网络。PAI通用计算资源中的部分GPU机型已支持eRDMA能力，您只需使用特定镜像提交基于这些GPU机型的DLC任务，系统将自动在容器内挂载eRDMA网卡，从而加速分布式训练过程。
使用DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库，能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况，在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库，以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。
Hinton胶囊网络后最新研究：用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络
在提出备受瞩目的“胶囊网络”（Capsule networks）之后，深度学习领域的大牛、多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作，包括Distill the Knowledge in a Neural Network等。今天我们介绍的是Hinton作为作者之一，谷歌大脑、DeepMind等的研究人员提交的distillatio....
GPU训练的快速大规模分布式扩展-GPU多机多卡Machine Learning Middleware
在其他同学的文章中已经介绍过了，阿里新的自动语音识别系统的第一个落地点，被选定在客服电话语音识别上。这个落地项目非常难，首先就在于我们面对的语音数据非常多样化：比如各种随意的对话、不完整的句子、各种话题以及各种传输差异和环境噪声。面对如此复杂的语音数据，我们后端的语音识别声学模型就一定要尽可能的覆盖各种可能的场景，包括各种对话、各种声道、各种噪音甚至各种口音，而要覆盖这些场景，就要求我们用海量的....
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阿里云分布式应用服务
企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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