本文介绍GPU AI模型训练的场景描述、解决问题、架构图及操作参考链接。场景描述 本方案适用于AI图片训练场景，使用CPFS和NAS作为共享存储，利用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群进行图片AI训练。解决问题 搭建AI图片训练基础环境。...
本文列举了AI推理、AI训练、AI加速的最佳实践案例及人工智能AI的解决方案。AI推理 基于弹性计算的AI推理 AI训练 超级计算集群结合ACK快速实现NLP训练 基于机器学习PAI的云原生AI训练 GPU AI模型训练 基于NAS部署可更换模型的FC Stable ...
本文介绍弹性裸金属AI训练的场景描述、解决问题、架构图及操作参考链接。场景描述 本方案适用于AI图片训练场景，尤其是对性能要求苛刻、业务交付紧迫的场景。例如自动驾驶的模型训练（图片）等AI模型训练的场景。本方案使用了SCC超级计算...
神行工具包中的组件主要包括 AI训练加速器Deepytorch Training、AI推理加速器Deepytorch Inference、AI通信加速库Deepnccl、推理引擎DeepGPU-LLM、AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed、AI训练计算优化编译器AIACC-AGSpeed、集群极速部署...
本文通过使用FastGPU工具一键构建阿里云上的AI训练/推理环境，并使用AIACC加速工具进行模型的训练或推理加速。使用FastGPU可快速搭建环境，使用AIACC可加快模型的训练/推理速度，两者协同使用，可有效提高AI模型的训练/推理效率和性能。...
GPU云服务器适用于视频转码、图片渲染、AI训练、AI推理、云端图形工作站等场景，神行工具包（DeepGPU）为了配合GPU云服务器的计算服务增强能力，也适用于所有AI训练场景和AI推理场景。本文主要介绍GPU云服务器和神行工具包（DeepGPU）的...
神行工具包主要包括以下组件：什么是Deepytorch Training（训练加速）什么是Deepytorch Inference（推理加速）什么是AI通信加速库Deepnccl 什么是推理引擎DeepGPU-LLM AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed 计算优化编译器AIACC-AGSpeed ...
工具名称 说明 神龙AI训练加速引擎AIACC-Training（AIACC训练加速）阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。神龙AI推理加速引擎AIACC-Inference（AIACC推理加速）阿里云自研的推理AI加速器，可以显著提升推理性能。AI...
GPU AI模型训练最佳实践 适用于AI图片训练场景，使用CPFS/NAS作为共享存储，利用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群进行AI图片训练。在GPU实例上使用RAPIDS加速机器学习任务 在GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，加速数据科学和...
它旨在满足高性能AI训练和计算的异构算力需求，支持DSW、DLC和EAS模块，助力您的AI开发、训练和服务部署操作。本文为您介绍如何创建资源组并购买灵骏智算资源。功能简介 资源类型 灵骏智算类型的资源，是阿里云自主研发的新一代智能计算...
PAI-AI加速器主要用于训练加速和推理加速，它通过数据集加速、计算加速、优化算法、调度算法和资源优化技术等多种手段，提高了AI训练和推理的速度、易用性和稳定性，全面提升了AI计算的效率。本文为您介绍AI加速器的功能亮点。AI加速器功能...
AIACC-AGSpeed介绍 AIACC-AGSpeed简称为AGSpeed，AGSpeed作为阿里云自研的AI训练计算优化编译器，对PyTorch深度学习框架训练过程中的计算性能进行深度优化，具有其显著的计算性能优势。AGSpeed的组件架构图如下所示：组件架构 说明 编译器...
超大规模GPU算力系统，全对等网络架构，全资源池化，可以搭配PAI（机器学习平台）使用，支持多种训练框架（Pytorch、TensorFlow、Caffe、Keras、Xgboost、Mxnet等），可以满足多种规模的AI训练和推理业务。AI基础设施。平滑扩容。满足不同...
应用场景 支持的应用场景包括数据库Redis、大数据应用Spark、AI训练、推理场景、HPC应用等，对于不同的应用场景我们有不同的适配方案。对于橙色箭头的适配方案，我们通过无感的方式进行适配，不需要修改代码，只需重新编译即可实现eRDMA...
AI训练场景架构 目前AI分布式训练场景主要的架构如下图所示。主流AI框架底层通过多种不同的通信后端进行多机或多卡通信，例如：MPI/Gloo后端多用于CPU的控制流通信。NCCL是由NVIDIA开源的GPU多机多卡实现，旨在提供高效的大数据流通信。...
为降低使用AI模型训练成本，云原生AI套件推出基于抢占式实例的弹性训练解决方案，该方案可以将AI模型训练这种有状态类型的工作负载运行在抢占式实例上，几乎可以做到在不影响训练作业成功率的情况下降低训练成本。优势与限制 基于抢占式...
本文介绍什么是GPU离线异步任务场景和如何使用函数计算GPU异步调用、异步有状态调用服务离线AI推理、离线AI训练、离线GPU加速场景，以及如何基于非Web Server模式的Custom Container满足离线GPU应用场景。场景介绍 在离线异步应用场景中，...
PAI灵骏 是一种大规模高密度计算服务，全称“PAI灵骏智算服务”，提供高性能AI训练、高性能计算所需的异构计算算力服务。PAI灵骏 主要面向图形图像识别、自然语言处理、搜索广告推荐、通用大模型等大规模分布式的AI研发场景，适用于自动...
而在现在火热的AI模型训练场景下，则必须使用类似A100 GPU计算卡的裸金属机器来快速满足大规模AI训练的要求。同时云资源大都是按可用区维度进行部署的，一旦选择可用区进行大量资源部署后迁移和改造成本会很高，因此选择有效的可用区也非常...
Deepytorch Training是阿里云自研的AI训练加速器，为生成式AI和大模型场景提供训练加速功能。本文主要介绍Deepytorch Training在训练加速上的概念、优势及特性。Deepytorch Training介绍 Deepytorch Training面向生成式AI和大模型场景，...
AI训练、基因计算、工业仿真等高性能计算 AI训练、基因计算、工业仿真的应用强依赖完善的文件语义和多机访问数据一致性。阿里云NAS提供了多机GPU和CPU计算所需的标准文件接口、多机写和读一致性，以及高聚合吞吐性能。当利用容器环境进行...
背景信息 LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta AI在2023年2月发布的开放使用预训练语言模型（Large Language Model，LLM），其参数量包含7B到65B的集合，并仅使用完全公开的数据集进行训练。LLaMA的训练原理是将一系列单词作为...
算力健康检测 进行AI训练时，DLC提供算力健康检测能力，对分布式训练任务的算力资源健康度与性能进行检查。在创建DLC训练任务时可以开启该功能，健康检测会对参与训练的资源进行全面检测，自动隔离故障节点，并触发后台自动化运维流程，...
PAI GU系列机型何以实现高性价比 PAI经过多年的积累，形成了超大规模的AI训练和推理性能集群。在弹性扩缩容和弹性资源池等极致的弹性能力加持下，摊薄了单一物理资源的使用成本，从而以更少的资源实现相同的性能。PAI的AI极致优化加速，...
EAIS实例成功绑定至ECS实例后，您需要远程登录该ECS实例，然后使用EAIS实例进行AI训练。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS实例（内置AIACC-Training 2.0加速库）训练PyTorch模型的具体操作。前提条件 已将EAIS实例绑定至ECS实例上。具体...
本文为您介绍如何快速发布自学习AI训练任务。前提条件 已开通视觉智能开放平台 自学习服务。操作流程 初次使用阿里云视觉智能开放平台自学习工具时，您可以根据以下流程进行操作：步骤一：新建工作区 步骤二：创建数据集 步骤三：模型训练...
通过JindoFS，您可以完成数据迁移、OSS访问加速、缓存加速、AI训练加速和JindoTable计算加速。本文为您介绍JindoFS实战的详细文档和演示视频。注意 如果视频断链表明该视频已过时，且已被下线。由于产品在不断更新迭代，请以官方控制台操作...
为AI、HPC等任务提供了丰富的调度策略、任务优先级队列，优化AI训练和推理任务的调度效率，统一AI资源和负载的标准化管理和交付，所以会收取节点的管理费用。云产品资源费用 如果您在使用ACK集群过程中使用了其他的阿里云云产品资源，您...
阿里云 容器服务灵骏版 是容器服务Kubernetes版（ACK）针对智能计算灵骏提供的集群类型，提供全托管和高可用控制面...为AI、HPC等任务提供了丰富的调度策略、任务优先级队列，优化AI训练和推理任务效率，统一AI资源和负载的标准化管理和交付。
本文为您介绍如何快速发布自学习AI训练任务。前提条件 已开通视觉智能开放平台 自学习服务。操作流程 初次使用阿里云视觉智能开放平台时，您可以根据以下流程快速上手视觉智能开放平台：步骤一：创建生产空间 步骤二：上传数据 步骤三：...
您可以根据训练需求弹性选择线上集群数量，快速满足大规模AI参数训练的需求。计算：支持NVSwitch，算力高达312T（TF32）处理器与内存配比为1:8 处理器：采用第三代Intel ® Xeon ® 8369可扩展处理器（Ice lake），基频2.9 GHz，全核睿频3....
AIACC-ACSpeed（简称ACSpeed）作为阿里云自研的AI训练加速器，在提高训练效率的同时能够降低使用成本，可以实现无感的分布式通信性能优化。ACSpeed软件包中已为您提供了适配DDP的示例代码，您可以参考本文快速体验使用ACSpeed进行模型分布...
AI训练：支持拓扑感知和丰富的任务调度策略，提示训练效率。通过存算分离架构，大幅提升分布式数据训练速度。支持跨集群作业任务调度，提供面向多集群优化的TensorFlow、Spark、CronJob等作业任务分发和调度。AI推理：提供GPU共享，资源...
如何使用Lindorm AI引擎 类型 说明 参考文档 模型创建 导入预训练AI模型或对时序数据进行建模训练，用于后续对数据进行分析和处理或执行时序分析类任务。模型创建 模型管理 查看数据库中所有模型、查看模型详细信息、删除指定模型。模型...
存储：I/O优化实例 仅支持ESSD云盘和ESSD AutoPL云盘 网络：支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应（规格越高网络性能越强）适用场景：中小规模的AI训练业务 使用CUDA进行加速的HPC业务 对GPU处理能力或显存容量需求较高的AI推理业务 深度...
您可以使用GU30系列机型更加高效地进行AI训练和推理任务。2023-4-11 全部地域 PAI GU系列机型使用说明 EAS 全新快捷服务部署控制台上线 EAS 服务部署支持三种部署方式，包括镜像部署服务、镜像部署AI-Web应用、模型Processor部署服务。您...
方式一：在已有的AI软件环境中安装AIACC-Training 如果您已经布置了深度学习的AI训练环境，则可以通过自动或手动方式安装AIACC-Training。安装前您的环境需满足以下条件：已安装Python 3以及对应的pip工具。已安装深度学习框架PyTorch、...
背景信息 Python作为目前机器学习、AI模型开发的主流编程语言，提供了如NumPy、SciPy、Scikit-Learn、Matplotlib等丰富的科学计算、可视化库，用于数据科学和数据分析。同时支持TensorFlow、PyTorch、XGBoost、LightGBM等丰富的训练框架。...
Lindorm AI引擎支持导入预训练AI模型，对数据库内的数据进行分析和处理或对时序数据进行建模，执行时序分析类任务。语法 CREATE MODEL model_name FROM {table_name|(select_statement)|model_file_path|huggingface_repo|modelscope_repo}...
您可以将AI训练任务所需的软件环境容器化，然后在ECI上执行训练任务，在解决环境搭建复杂问题的同时，可以只为运行时间付费，从而降低成本，提升效率。本文以一个Github上基于GPU的TensorFlow训练任务为例，介绍如何基于 ACK Serverless...