使用高性能网络RDMA运行应用
在大规模的AI计算应用中，需要考虑任务间的通信效率，以充分发挥GPU算力的性能。阿里云容器计算服务 ACS（Container Compute Service）提供了低延迟、大吞吐、高弹性的高性能RDMA（Remote Direct Memory Access）网络服务。本文为您介绍如何使用高性能网络RDMA运行应用。
使用高性能网络RDMA运行应用
在大规模的AI计算应用中，需要考虑任务间的通信效率，以充分发挥GPU算力的性能。ACK One注册集群接入ACS算力后，提供了低延迟、大吞吐、高弹性的高性能RDMA（Remote Direct Memory Access）网络服务。本文为您介绍如何使用高性能网络RDMA运行应用。
基于属性标签将应用调度到高性能网络GPU型虚拟节点上
在使用GPU-HPN预留资源运行应用时，可以基于虚拟节点中的GPU属性标签，将应用调度至目标节点。本文介绍GPU-HPN虚拟节点属性标签基本信息，以及如何将应用部署和运行在指定卡型上。
机器学习在医疗诊断中的前沿应用，包括神经网络、决策树和支持向量机等方法，及其在医学影像、疾病预测和基因数据分析中的具体应用
医疗诊断是医学领域的核心环节之一，其准确性和效率直接关系到患者的健康和治疗效果。随着机器学习技术的迅速发展，其在医疗诊断中的应用正逐渐成为研究和实践的热点。本文将深入探讨机器学习在医疗诊断中的前沿应用。 一、机器学习在医疗诊断中的重要性 医疗诊断面临着诸多挑战，如疾病的复杂性、个体差异以及大量的数据处理等。机器学习技术能够从海量的医疗数据中挖掘出潜在的规...
基于eRDMA部署高网络性能的bRPC应用
基于支持eRDMA能力的ECS实例部署bRPC应用，可以充分利用eRDMA提供的低延迟、高吞吐量以及低CPU占用等特性，以优化bRPC应用的数据传输效率，适用于对消息吞吐量和时延要求较高的应用场景。本文介绍如何基于支持eRDMA能力的ECS实例部署bRPC应用，并测试eRDMA对bRPC应用的性能提升效果。
AI技术在医疗领域的应用及未来展望网络安全与信息安全：关于网络安全漏洞、加密技术、安全意识等方面的知识分享
一、AI技术的基本概念和发展历程 AI（人工智能）是指由人制造出来的系统所表现出来的智能。通过学习、理解、思考、适应和执行人类的智能行为，AI可以实现各种复杂的任务。AI技术的发展可以分为三个阶段：规则引擎阶段、机器学习阶段和深度学习阶段。 二、AI技术在医疗领域的具体应用 疾病诊断：AI可以通过分析大量的医疗数据...
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