GPU云服務器

• 部署NGC環境構建深度學習開發環境

  以搭建TensorFlow深度學習框架為例，介紹如何在GPU實例上部署NGC環境以實現深度學習開發環境的預安裝。

• 使用eRDMA容器鏡像快速配置eRDMA提升網絡性能

  將eRDMA功能引入容器（Docker）環境提供更快的數據傳輸和通信效率，適用于在容器中需要大規模數據傳輸和高性能網絡通信的應用場景，本教程介紹如何使用eRDMA鏡像在GPU實例上快速配置eRDMA。

• 快速部署TensorRT-LLM構建大語言模型的推理環境

  部署TensorRT-LLM開源推理加速庫后，幫助您快速且方便地構建大語言模型的推理環境，主要應用在智能對話系統、文本分析等自然語言處理業務場景。本教程介紹如何在GPU實例上安裝和使用TensorRT-LLM。

• 使用DeepGPU-LLM鏡像快速構建模型的推理環境

  選用阿里云提供的DeepGPU-LLM容器鏡像，幫助您快速構建大語言模型的推理環境，主要應用在智能對話系統、文本分析、編程輔助等自然語言處理業務場景。本教程介紹如何在GPU實例上使用DeepGPU-LLM容器鏡像構建大語言模型的推理服務。

• 使用vLLM鏡像構建大語言模型的推理環境

  部署vLLM開源推理框架后，幫助您快速且方便地構建大語言模型的推理環境，主要應用在智能對話系統、文本分類或分析等自然語言處理業務場景，本教程介紹如何在GPU實例上使用vLLM容器鏡像來快速構建大語言模型的推理服務。

• 使用SD-WebUI鏡像快速將文本生成圖像

  對于需要文本生成圖像的業務場景，在GPU實例上部署SD-WebUI容器鏡像后可以提供更快的計算速度和更高的推理性能。本教程介紹如何在GPU實例上部署SD-WebUI容器鏡像以快速將文本生成圖像。

集群極速部署工具FastGPU

使用FastGPU一鍵部署并訓練應用：在開發者實驗室中，阿里云為您提供了FastGPU訓練場景的相關實驗教程，您可以通過教程提供的真實環境，體驗并完成所需教程的學習和實驗。

FPGA云服務器

FaaS F3實例開發指引最佳實踐

• RTL工程目錄介紹

  介紹RTL（Register Transfer Level）開發平臺所使用的工程模式及目錄，并提供示例框架幫助您理解并使用RTL。

• F3 SDAccel開發環境介紹

  FaaS F3 SDAccel開發環境以Xilinx SDAccel dynamic 5.0版本為原型，您可以基于OpenCL進行開發以及應用。本教程簡要介紹F3實例的SDAccel開發環境。

• 基于F3實例的RTL開發流程

  介紹基于F3實例的RTL（Register Transfer Level）開發流程以及常見問題。

• F3實例OpenCL開發流程

  在F3實例上使用OpenCL（Open Computing Language）制作鏡像文件，并燒錄到FPGA芯片中。

• F3實例Vitis 2020.1開發流程

  在F3實例上使用Vitis 2020.1制作鏡像文件，并燒錄到FPGA芯片中。