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AIACC-Training支持基于主流人工智能（包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe等）搭建的模型进行分布式训练。在接口层面上，目前AIACC-Training兼容了PyTorch DDP以及Horovod的API，对于原生使用上述分布式训练方法的训练代码，可以做到无感的性能加速。本文将为您介绍安装AIACC-Training 1.5.0的多种方式。

自PyTorch 1.x发布迭代后，使用PyTorch原生自带的DDP进行分布式训练逐渐形成了主流。本文为您介绍如何使用AIACC-Training，对基于PyTorch框架搭建的模型进行分布式训练加速的方法，以及可能遇到的问题和解决办法。

TensorFlow目前进行数据分布式训练的主流方式是Horovod，AIACC-Training 1.5支持使用Horovod API兼容的方式对TensorFlow分布式训练进行加速。本文为您介绍使用AIACC-Training TensorFlow版的具体操作及可能遇到的问题。

由于MXNet支持KVStore和Horovod两种分布式训练方式，因此AIACC-Training 1.5能够支持使用KVStore的方式对MXNet分布式训练进行加速，同时支持Horovod的分布式训练方式，并且能够无缝兼容Horovod的API版本。

Deepnccl是为阿里云神龙异构产品开发的一种用于多GPU互联的AI通信加速库，在AI分布式训练或多卡推理任务中用于提升通信效率。本文主要介绍Deepnccl的架构、优化原理和性能说明。

【弹性计算技术公开课——ECS安全季】第二节课程由阿里云弹性计算技术专家陈怀可带来，本文内容整理自他的课程，供各位阅览。

DeepGPU-LLM是阿里云研发的基于GPU云服务器的大语言模型（Large Language Model，LLM）推理引擎，在处理大语言模型任务中，该推理引擎可以为您提供高性能的大模型推理服务。

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在数字化浪潮中，中国宠物行业蓬勃发展，国内养宠规模已超2亿，形成千亿市场。成立于2013年的PETKIT小佩，专注智能宠物用品，服务遍布40+国家。面对618、双11等高峰挑战，阿里云ECS弹性扩容助其稳定运行。借助阿里云全球化部署能力，小佩成功出海。最新可视喂食器结合AI算法与OSS存储，提升用户体验。未来，双方将进一步探索AI大模型在宠物行业的应用，持续优化养宠体验。

两组分别由4块SAS硬盘组建的raid5磁盘阵列，ext3文件系统+lvm结构。 磁盘阵列中一块硬盘离线，热备盘自动上线替换离线硬盘并开始同步数据。在热备盘同步数据的过程中该组raid中另外一块硬盘出现故障掉线，该组Raid崩溃，LVM结构不完整，文件系统不可用，服务器瘫痪。 管理员检查掉线的两块硬盘，前面掉线的硬盘无法识别，后掉线的硬盘可以识别。