服务超过中国20万家客户
· 持续霸榜HuggingFace Leaderboard等国际榜单
· 完整覆盖 0.5B 至 110B 的模型家族
· API 日调用量过亿
深度学习已在工业界取得重大突破和广泛应用，自然语言处理为了让计算机能够“读懂”人类的语言，随着深度学习的显著进展，在文本分类、推荐系统等方向都有着广泛应用；而语音合成和语音识别在智能问答、聊天机器人也有着广泛应用。图像领域作为深度学习应用最为成熟的领域，在阿里云强大的GPU算力助力下能够更准确识别图片，提升准确率，也提高运行效率。
强大的训练能力最新GPU针对AI、数据分析在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战。同时阿里云提供多种GPU实例规格，提供不同算力和场景需求的灵活性。
优异的推理能力提供业界领先的推理能力，最新GPU通过全系列精度（FP32、FP16、INT8一直到INT4）加速，实现了强大的多元化用途。
适用于工程模拟和分析的业内领先解决方案能够提供高性能、可扩展性及企业级可靠性。借助GPU超大显存容量和超强性能，利用所需计算能力执行复杂模拟并解决极具挑战性的问题。
优化的解决方案进行负责CFD建模，极大缩短解决时间
加速计算电磁学的电子设计在设计高性能电子产品和组件时，模拟电磁性能，准确预测电磁辐射、干扰和信号传输
工程模拟在云端，提升工作效率，并让IT部门节省预算开支的应用虚拟化
在视频处理领域同样存在计算量大，处理时间长的问题，而GPU因其计算任务高并行度，可以用于优化。目前GPU主要被用于大规模高清视频转码，4K/8K高清直播，多人视频会议、片源修复等领域
高性能优化程度高，提高计算性能
强计算力快速处理多帧数据，提供处理大量计算任务的算力
AIACC-Training是阿里云推出的神龙AI加速训练引擎，针对阿里云环境进行了深度优化，能够显著提升分布式训练效率，大幅提高网络带宽利用率。目前，AIACC-Training已创造两项世界纪录：
斯坦福Dawnbench Imagenet 训练速度最快，世界第一
斯坦福Dawnbench Imagenet 训练成本最低，世界第一
支持四种主流框架Tensorflow, Pytorch, MXNet和Caffe四种分布式训练框架
性能提升50%至300%适用于带宽密度的网络模型
单机多卡/多机多卡间高性能通信支持FP16梯度压缩及混合精度压缩
MXNet的API扩展支持insightface类型的数据+模型并行
RDMA网络深度优化支持混合链路通信（RDMA+VPC）
AIACC-Inference是阿里云推出的神龙AI加速推理引擎，针对阿里云环境进行了深度优化，能够显著提升GPU利用率，大幅提高推理业务性能。目前，AIACC-Inference已创造两项世界纪录：
斯坦福Dawnbench Imagenet 推理延迟最低，世界第一
斯坦福Dawnbench Imagenet 推理成本最低，世界第一
支持多个框架Tensorflow, Pytorch, MXNet及其它可导出ONNX模型的深度学习框架进行GPU推理优化
性能提升30%至400%适用于计算密集的网络模型
支持两种精度模型FP32和FP16两种精度的模型优化
FastGPU是一套阿里云GPU实例集群极速部署工具，帮助用户在阿里云上一键部署GPU计算资源，使其简单适配、一键部署、随处运行，为用户提供了省时、经济、便捷的阿里云GPU实例集群即刻构建方案。
查看详情快速部署提供便捷的API将线下训练/推理脚本快速部署在阿里云GPU实例集群中
便捷管理提供便捷的命令行工具用于管理阿里云GPU实例集群的运行状态和生命周期
高效省时用户无需进行阿里云IAAS层相关的计算、存储、网络等繁琐的部署操作，获取集群资源时自动获取相应环境
Alibaba Elastic Accelerated Computing Instances(EAIS)是一款弹性加速计算实例，可在Alibaba ECS实例中灵活添加GPU加速资源。您可以针对您的应用程序的整体计算和内存需求在 Alibaba Cloud 中选择最适用的ECS实例，然后再配置所需量级的 GPU 驱动推理加速，有效利用资源，同时火速节约成本高达50%。
查看详情推理成本降低50%满足用户选择最合适应用的ECS总体计算实例类型，单独制定所需GPU推理加速量级，相比GPU推理实例成本降低50%
灵活的CPU与GPU配比根据用户需求灵活配比CPU和GPU资源，准确获取用户需求
弹性伸缩轻松扩展和缩减推理加速量级，有助于用户仅为所需资源付费
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