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Perseus(擎天)：統一深度學習分布式通信架構 彈性人工智能
近些年來，深度學習在圖像識别，自然語言處理等領域快速發展。各種網絡模型，需要越來越多的計算力來進行訓練。以典型的中等規模的圖像分類網絡Resnet50為例，基準的訓練精度為Top-1 76%， Top-5 為 93%，為達到此精度，一般需要将整個Imagenet資料集的128萬張圖檔，訓練90次(90 epoch). 這樣的計算量，以單張P100的計算力需要6天才能訓練完畢，而最近的NLP 領域取得突破的Bert 模型以及GPT-2的預訓練，如果在單機上進行則需要數月甚至按年計。是以在實際的生産環境，引入分布式訓練，大大降低模型訓練所需的時間，提高模型疊代的速度成為緊迫的需求。基于這樣的需求，各大深度學習架構，基本都實作了分布式訓練的支援。
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精華集錦 | 阿裡如何提升團隊的研發效能？
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阿裡雲新品釋出會第49期：教育一體機釋出會
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釋出會專屬：把雲計算技術帶進校園，為學子提供雲原生實驗環境
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女生節到了，小編火速在阿裡的程式員群體中發掘出了一群美女！和大家分享下，阿裡背後寫代碼、修bug的女生們！
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阿裡雲栖開發者沙龍是“雲栖社群”主辦的線下技術沙龍品牌，希望通過技術幹貨分享來打通線上線下專家和開發者的連接配接。沙龍每期将定位不同的技術方向，逐漸覆寫 雲計算，大資料，前端，PHP，Java ，android，AI，運維，測試 等技術領域，并會穿插一些特别專場（開源專場，女性開發者專場，開發者成長專場等）。我們希望它将是一個開發者的聚集地，每一期都是一個開發者的大Party！
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