2023年出現的殘差resnet網路，使得網路的引數和深度，產生了翻天覆地的變化，也使演算法更加智慧型化。到2023年的時候商業上積累的資料將會是4.4個zb，相當於現在的資料要翻10倍，這為大資料的發展積累了大量的學習材料。後摩爾時代的算力（異構計算）也增長迅速。資料，演算法以及高速平行計算系統，這三者在一起產生化學反應，使得人工智慧和深度學習在日常生活中的滲透。阿里雲的異構平台主要是在異構計算方面構建了乙個平台，並在企業做發展和推廣。
阿里雲推出的競價例項能進一步降低企業使用gpu的成本。當企業的業務足夠健壯靈活，能按時釋放和申請，通過乙個靈活的模式去競價，可以達到1.8折的折扣，獲得使用廉價資源的機會。
目前阿里雲異構計算與nvidia深度學習研究院實現dli平台與內容實現全球合作。而且阿里雲的人工智慧初創企業扶持計算-風池計畫，是給人工智慧初創企業提出乙個定向扶持計畫，為了幫助企業更好的發展。
從圖中可以看出以太網路隨著包的增加，是乙個指數的提公升，而阿里雲的基於昇龍伺服器的超級計算集群能保證在很大的傳輸資料位元組的情況下，會減少時延的情況，提供非常低的時延，並且依然保持線性的伸縮。這個計算機集群還能實現擴容和效能的線性提公升。
異構平台還提供了一些增值服務，包括彈性機器學習、專門針對廣告推薦的xdl框架、還有ehpc平台，都是為了幫助平台上的一些創業公司或者是剛剛進入這個領域的公司，能迅速把自己的模型部署在異構平台的硬體底層之上，而不用去關心這些平台的運維。這能節約這些公司的運維成本，縮短上雲時間以及減少上雲的準備。
fpga與gpu相比，它的程式設計門檻更高，但是gpu的演算法是固定的，對於非標準的資料來說，gpu就不那麼適用了。隨著資料精度的一路往下降，gpu就顯得跟不上了。這時候fpga加速器就應運而生，因為它的演算法不固定，而且最低可以處理乙個位元的資料。所以fpga的硬體可程式設計和硬體加速能力就得到了越來越多雲廠商的青睞和部署。
阿里雲也在部署了自己的fpga伺服器——fpga as a service（faas），它有三個設計目標：
（1） 引入fpga作為彈性計算產品輸出。實現fpga硬體的平台化和系統化，實現fpga應邏輯的統一介面，並且符合雲安全執行環境。
（2） 在雲上打造整套fpga開發環境。實現統一的雲上開發平台以及安全的ip部署渠道。
（3） 建立fpga ip生態和市場。與第三方合作，開發雲上的fpga ip；與集團合作，把fpga加速業務通過雲產品輸出。
faas包括三個元件：硬體基礎設施，包括fpga雲伺服器，硬體加速開發，部署平台（intel、xilinx）；雲上配套開發環境，包括廠商配套軟體（quartus、vivado），第三方eda軟體（**、模擬）；fpga ip開發生態，包括金融計算、基因計算、壓縮加解密、硬體**設計、深度學習（**/訓練）等。這樣faas能提供全面加速平台，在fpga的ip開發、部署和發布的各個環節提供高度的相容性和一致性，並且通過fpga ip市場配置和擴大fpga生態。
gzip是一種檔案壓縮標準，其核心的演算法是huffman編碼和lz77，能大幅度的減少檔案本身大小和占用的儲存空間，已經成為當今internet上普遍使用的資料壓縮格式。阿里雲faas平台支援opencl以及rtl兩種開發流程，在同樣壓縮比的情況下，其吞吐能力較cpu有10倍的提公升。
阿里雲gpu伺服器的特點 阿里雲gpu伺服器價格
阿里雲gpu伺服器 ga1例項計算性能力 ga1例項最多可提供 4 顆amd s7150 gpu 56 個 vcpu 和 160gb 主機記憶體，以及共計 32gb 的 gpu視訊記憶體 總計提供8192個並行處理核心 最高15 tflops的單精度浮點運算處理能力和最高1 tflops的雙精度峰值...
阿里雲GPU雲伺服器
既然是基於gpu應用的計算服務，那麼阿里雲的gpu雲伺服器的計算能力又如何呢？計算能力 ga1例項計算性能力 ga1例項最多可提供 4 顆amd s7150 gpu 56 個 vcpu 和 160gb 主機記憶體，以及共計 32gb 的 gpu視訊記憶體 總計提供8192個並行處理核心 最高15 t...
阿里雲發布國內首個視覺化GPU雲服務
本文講的是阿里雲發布國內首個視覺化gpu雲服務 it168 資訊 2月24日，阿里雲全新gpu計算例項ga1正式發布。這是乙個集gpu cpu 儲存 網路於一體的計算例項。基於最新的amd伺服器圖形處理卡能大大提公升圖形 影象渲染領域的計算效率。這是國內首款視覺化gpu計算例項，也是全球首個基於am...