使用AIACC-Training MXNet版
使用SyncBatchNorm Perseus的SyncBatchNorm实现基于MXNet官方代码src/operator/contrib/sync_batch_norm-inl.h的计算逻辑，并通过加载libperseus_MXNet.so调用Perseus通信的API，在operator内部实现SyncBatchNorm，且支持单机local模式以及...
JindoFS加速ResNet50模型训练
使用Fluid部署阿里云OSS云端ImageNet数据集到K8s集群 说明 如果您希望自己准备数据集，可以访问ImageNet官方网站下载。更多信息，请参见 images。如果您希望使用我们提供的数据集重现这个实验，请在社区开Issue申请数据集下载。更多信息，...
组件参考：所有组件汇总
组件类型 组件 描述 自定义组件 自定义组件 支持在AI资产管理中创建自定义组件，自定义组件创建成功后，您可以在Designer中将该组件与官方组件串联使用进行模型训练。源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或...
创建GPU实例
镜像来源 说明 公共镜像 阿里云官方提供的基础镜像，均已获得正版授权，涵盖Windows Server系统镜像和主流的Linux系统镜像。自定义镜像 您自行创建或导入的镜像，包含了初始系统环境、应用环境、软件配置等信息，可以节省重复配置的时间。...
安装AIACC-Training
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...
功能特性
支持主流深度学习框架 PAI支持TensorFlow、Caffe及MXNet等主流的机器学习框架。可视化的建模方式 Designer 封装了经典的机器学习算法，并提供了可视化的建模，其支持使用拖拽的方式搭建机器学习实验而无需显式编程。一键式的模型部署服务 ...
在GPU实例上部署NGC环境
NGC网站 提供了目前主流深度学习框架不同版本的镜像（例如Caffe、Caffe2、CNTK、MxNet、TensorFlow、Theano、Torch），您可以选择需要的镜像部署环境。操作步骤 支持部署NGC环境的实例规格族包括：gn5i、gn6v、gn6i、gn6e、gn7i、gn7e、gn...
产品优势
统一加速 提供对TensorFlow、Caffe、MXNet和PyTorch多种人工智能框架的统一加速。性能深度优化 基于阿里云IaaS基础资源（GPU、CPU、网络以及I/O等基础设施）提供性能的深度优化。弹性伸缩 基于IaaS基础资源，支持一键构建、弹性伸缩。开源...
应用场景
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...
Designer中GPU服务器及对应算法组件下线
Designer中GPU服务器及对应算法组件下线，后续可使用云原生版本 停止服务内容 因当前提供服务的V100、P100服务器集群即将过保，PAI将在2024年3月1日正式下线Designer中的TensorFlow(GPU)、MXNet、PyTorch算法组件。您后续可继续使用云原生...
应用场景
能够实现：支持生态 内置对 TensorFlow、Caffe、MXNet、PyTorch 等主流深度学习计算框架支持和优化。快速弹性 一键部署机器学习开发、训练、推理服务，秒级启动和弹性伸缩。简单可控 轻松创建、管理大规模 GPU 计算集群，并且可以监控 GPU ...
命令行使用说明
您可以通过FastGPU的命令行，快速地部署云上GPU集群，管理资源的生命周期。还可以便捷地为集群安装深度学习环境，在集群运行代码，查看运行日志以及释放资源。前提条件 客户端已安装Python 3.6或以上版本。说明 您的ECS实例、本地机器、...
AIACC-Training常见问题
不同rank执行的时序有较大差异，您可以在epoch的结束后进行一次同步，比如MXNet下可以使用 kv._barrier();mx.nd.waitall()。训练结束后未正常退出 python层面结束后会触发exit信号给perseus后端，但是python层面并没有真正结束，有可能是...
应用场景
AIACC进行AI训练的典型业务场景如下所示：场景 适用模型 常用存储 图像分类、图像识别 MXNet框架的模型 并行文件存储系统CPFS CTR预估 TensorFlow框架的Wide&Deep模型 文件系统HDFS NLP自然语言处理 TensorFlow框架的Transformer、Bert模型...
Designer计费说明
该模块包括TensorFlow、Caffe以及MXNet等框架。华东2（上海）V100卡 29.106 华东1（杭州）V100卡 29.106 华南1（深圳）V100卡 29.106 表 3.（GPU即将下线）预付费（包年包月）定价 地域 机型 计费（CNY/月）描述 华北2（北京）单机2卡P100...
阿里云异构计算产品总览
阿里云异构计算云服务研发了云端AI加速器，通过统一的框架同时支持了TensorFlow、PyTorch、MXNet和Caffe四种主流AI计算框架的性能加速，并且针对以太网和异构加速器本身进行了深入的性能优化。阿里云异构计算产品家族介绍 下文为您介绍阿里...
什么是AI通信加速库Deepnccl
AI框架层 在AI框架层，支持的AI框架和功能如下：支持通用的AI框架，例如PyTorch、TensorFlow、Mxnet等AI框架。支持基于AI框架之上的并行框架，例如Megatron、DeepSpeed、Collossal-AI等衍生框架。Deepnccl通过底层Deepytorch实现了PyTorch...
TensorFlow常见问题
PAI提供的深度学习组件包括TensorFlow、PyTorch、Caffe及MXNet，需要进行GPU资源和OSS访问授权。关于如何开启GPU，详情请参见 管理工作空间；关于如何进行OSS访问授权，详情请参见 云产品依赖与授权：Designer。如何支持多Python文件引用？...
PAI灵骏智算服务概述
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。满足不同规模GPU算力需求，平滑...
Horovod弹性训练
gpus=1 \-workers=3 \-max-workers=9 \-min-workers=1 \-image=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ai-samples/horovod:0.20.0-tf2.3.0-torch1.6.0-mxnet1.6.0.post0-py3.7-cuda10.1 \ --working-dir=/examples \ "horovodrun -np \$((\${...
使用EAIS训练PyTorch模型（EAIS内置AIACC-Training）
CUDA层：兼容基于CUDA的上层AI框架，不限于PyTorch、TensorFlow、MXNet等，兼容性最佳，但性能不如图拉远（即Graph层）方式。使用场景 EAIS实例适合用于对数据I/O要求不高，但对模型的性能、承载能力有较高要求的场景，例如可以使用EAIS...
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