配置EAS服务使用GPU共享功能
在您使用专属资源组部署服务时，EAS提供了GPU共享功能，以便充分利用资源。您只需在部署服务时打开GPU共享开关，系统便会在服务中部署虚拟化的GPU，EAS可以根据您配置的算力占比和使用显存来指定每个实例所需的资源。本文为您介绍如何配置GPU共享功能。
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器可选AI服务器分为CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU、CPU＋ASIC或CPU＋多种加速卡，本文阿小云整理阿里云GPU服务器优惠价格，包括NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等GPU卡，阿小云整理阿里云AI服务器价格1个月、一年和1小时收费...
如何在GPU硬件上使用PAI-Blade量化优化
PAI-Blade支持TensorFlow和PyTorch模型在GPU硬件、端侧设备的INT8量化。本文主要介绍在GPU硬件上，如何使用PAI-Blade量化优化。
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FastGPU的Python SDK使用
您可以通过FastGPU提供的Python接口，将FastGPU集成到您的人工智能训练或推理脚本中，从而快速地实现云上部署和资源管理。本文为您介绍FastGPU的Python SDK相关使用说明。
如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件,进行GPU容器虚拟化和资源共享
本文以卷积神经网络模型ResNet50的训练和推理为例，为您介绍如何通过Docker或Kubernetes使用eGPU优化套件，进行GPU容器虚拟化和资源共享。本实践中的ResNet50模型基于NVIDIA官方开源代码DeepLearningExamples实现。
用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术帮助人工智能提效降本
人工智能已经深入影响各行各业，作为人工智能实现的主流实现路径，深度学习对算力的需求庞大且波动，上云已成主流趋势。 GPU是人工智能算力的重要来源。互联网及传统企业客户，只要有人工智能相关的业务，都需要租用GPU云服务器来做深度学习模型的训练与推理。 随着显卡技术的不断发展和半导体制程工艺的进步，单张GPU卡算力水涨船高，成本愈发高昂。然而，有许多的深度学习任务，并不需要占用一整张GPU卡。资源调....
提高GPU利用率，阿里云cGPU容器技术助力人工智能提效降本
发布会传送门 产品详情 人工智能已经深入影响各行各业，作为人工智能实现的主流实现路径，深度学习对算力的需求庞大且波动，上云已成主流趋势。 GPU是人工智能算力的重要来源。互联网及传统企业客户，只要有人工智能相关的业务，都需要租用GPU云服务器来做深度学习模型的训练与推理。 随着显卡技术的不断发展和半导体制程工艺的进步，单张GPU卡算力水涨船高，成本愈发高昂。然而，有许多的深度学习任务，并不需要占....
GTC17: 浪潮将发布2U 8GPU人工智能超算
浪潮将在2017 GPU技术大会（GTC2017）发布一款全新的高密度人工智能超算，希望以此加速人工智能和科学工程计算等领域的研究应用效率。 GPU17大会现场 浪潮将在5月10日在其展台发布这款新型的AI超算AGX-2，它将2U空间内支持部署8块NVLink或PCI-E 接口的NVIDIA P100 GPU，并支持NVLink 2.0和下一代Volta GPU。它是浪潮在人工智能计算服务器...
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