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阿里云文档 2024-11-14

Ray在ACK集群高效部署与优化实践

开源框架Ray支持构建可扩展的人工智能（AI）和Python应用程序，广泛应用于机器学习领域。您可以在ACK集群上快速创建Ray Cluster，与阿里云日志服务SLS、Prometheus监控、Redis等快速集成，增强日志管理、可观测、高可用等能力。同时，Ray autoscaler与ACK autoscaler的弹性功能结合能更充分地发挥云的弹性能力，提高计算资源供给效率和性价比。

阿里云文档 2024-11-08

利用Nsight Systems对AI应用进行性能分析与优化

在深度学习中，一般会使用Nsight Systems和Nsight Compute工具对AI应用进行性能分析与优化。本文演示如何使用Nsight Systems对AI应用进行性能分析与优化。

文章 2024-10-21 来自：开发者社区

打开AI黑匣子，三段式AI用于化学研究，优化分子同时产生新化学知识，登Nature

在人工智能（AI）领域，如何将AI技术应用于实际问题的解决，一直是一个备受关注的话题。最近，一篇发表在《自然》（Nature）杂志上的论文，展示了一种名为“Closed-loop transfer”的AI技术，该技术在化学研究中的应用，不仅能够优化分子结构&...

阿里云文档 2024-10-17

借助TensorRT优化模型推理性能

TensorRT优化模型过程，首先将PyTorch（或TensorFlow）等训练框架训练完成后的模型编译为TensorRT的格式，然后利用TensorRT推理引擎运行这个模型，从而提升这个模型在英伟达GPU上运行的速度，适用于对实时性要求较高的场景。那么该如何借助TensorRT优化模型推理性能呢？本文将演示模型训练编译过程，然后介绍一些TensorRT常用的模型推理性能优化建议。

阿里云文档 2024-08-23

Fluid数据缓存优化策略最佳实践

在计算与存储分离的架构下，使用Fluid数据缓存技术，能够有效解决在Kubernetes集群中访问存储系统数据时容易出现的高延迟及带宽受限问题，从而提升数据处理效率。本文从性能维度、稳定性维度、读写一致性维度介绍如何使用Fluid数据缓存策略。

文章 2024-06-04 来自：开发者社区

可控核聚变新里程碑，AI首次实现双托卡马克3D场全自动优化，登Nature子刊

最近，一篇发表在《自然通讯》上的论文引起了广泛关注，因为它标志着可控核聚变领域的一项重大突破。该研究首次实现了使用人工智能（AI）在两个托卡马克装置上进行3D磁场的全自动优化，这为实现经济可行的核聚变能源迈出了关键一步。托卡马克是一种环形的核聚变装置，通过高温等离子体的约束和加热来实现核聚变反应。然而ÿ...

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更新时间 2024-10-22 15:08:05

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