异构计算产品最佳实践概览

以搭建TensorFlow深度学习框架为例，介绍如何在GPU实例上部署NGC环境。

适用于AI图片训练场景，使用CPFS/NAS作为共享存储，利用容器服务Kubernetes版管理GPU云服务器集群进行AI图片训练。

在GPU实例上基于NGC环境使用RAPIDS加速库，加速数据科学和机器学习任务，提高计算资源的使用效率。

适用于使用RAPIDS加速库和GPU云服务器来对机器学习任务或者数据科学任务进行加速的场景。相比CPU，利用GPU和RAPIDS在某些场景下可以取得非常明显的加速效果。

使用RAPIDS加速图像搜索任务为例，介绍如何在预装镜像的GPU实例上使用RAPIDS加速库。

适用于使用RAPIDS加速平台和GPU云服务器来对图像搜索任务进行加速的场景。相比CPU，利用GPU和RAPIDS在图像搜索场景下可以取得非常明显的加速效果。

适用于自然语言训练场景，使用GPU云服务器和极速型NAS进行BERT Finetune模型训练，使用AIACC-Training（AIACC训练加速）可以有效提升多机多卡的训练效率。

本教程利用FastGPU工具一键构建阿里云上的AI训练环境，并使用AIACC加速工具进行加速。

在开发者实验室中，阿里云为您提供了FastGPU训练场景的相关实验教程，您可以通过教程提供的真实环境，体验并完成所需教程的学习和实验。

适用于在利用阿里云容器服务ACK部署GPU集群后，出于成本优化的考虑，对于集群中GPU利用率不高的应用，使用GPU容器共享技术cGPU让一定数量的应用共享一张GPU卡，从而提高利用率。对于GPU利用率较高的应用，则不做改动。实现了灵活管理的同时降低整体成本。

• RTL工程目录介绍

  介绍RTL（Register Transfer Level）开发平台所使用的工程模式及目录，并提供示例框架帮助您理解并使用RTL。

• f3实例RTL开发最佳实践

  介绍基于f3实例的RTL（Register Transfer Level）开发流程。

• f3 SDAccel开发环境介绍

  FaaS f3 SDAccel开发环境以Xilinx SDAccel dynamic 5.0版本为原型，您可以基于OpenCL进行开发以及应用。本文为您简要介绍f3实例的SDAccel开发环境。

• f3实例OpenCL开发最佳实践

  在f3实例上使用OpenCL（Open Computing Language）制作镜像文件，并烧录到FPGA芯片中。