众所周知，英伟达(Nvidia)自2006年推出CUDA以来，经过近20年的发展，尤其是经历了以卷积为代表的深度学习和近两年以Transformer为基础的LLM的推动，CUDA编程基本上成为了GPU编程的代名词。CUDA作为GPU的编程语言，不仅使用户能充分发挥Nvidia GPU的高性能的并行计算能力，也逐渐构筑了一个包括硬件、驱动、开发库和编程技巧的完备生态链，从而使CUDA成为了人工智能、高性能计算和云计算中的核心依赖。
近年来，跨境电商业务发展非常迅猛，吸引了众多企业投入其中，然而跨境电商行业也面临很多现实的问题和挑战。阿里国际的AI团队通过创新的AI解决方案来帮助企业解决跨境电商场景中的核心问题，同时构建共享的AI基础设施来降低AI使用的门槛。本文我们将结合跨境电商场景中的实践，为大家详细介绍阿里国际AI团队的模型服务框架MarsPlatform。 MarsPlatform主要包含任务切分调度，模型推理引擎，计算集群资源管理三部分，全链路全方位地为跨境电商业务提供高吞吐、低时延、低成本的模型服务。
在现代计算机系统中，程序的局部性原理是优化性能的关键。通过利用时间局部性和空间局部性，可以显著提升数据访问效率，减少高开销的操作如内存访问和网络 I/O。本文将探讨如何利用空间局部性原理，在实际案例中减少数据库查询量，并通过详细的监控和优化措施确保系统的稳定性和高效性。
自SecBench上线发布以来，团队持续补充高质量的评测数据，跟进新发布的大模型开展评测。SecBench技术文章现已发布在arXiv，期待与学术界和工业界的合作伙伴共创共赢，推动网络安全大模型的发展。
在当今快速发展的技术领域，AI 已成为推动项目进展的重要力量。本文以一个聊天室项目的开发为例，详细探讨了 AI 在提升研发效率、赋能研发人员以及解决实际问题方面的多维度助力。从项目的初步构思到最终上线运营，AI 不仅显著缩短了开发周期，还降低了对研发人员技能的要求，使得项目能够顺利推进并成功应对各种挑战。此外，文章还展望了 AI 在未来研发工作中的提升方向，并提出了通过整合研发工具实现整体效率提升的新契机。
一次项目包含非常多的流程，有需求拆解，业务建模，项目管理，风险识别，代码模块设计等等，如果我们在每次项目中，都将精力大量放在这些过程的思考上面，那我们剩余的，放在业务上思考的精力和时间就会大大减少；这也是为什么我们要 总结经验/方法论/范式 的原因；这篇文章旨在建立代码模块设计上的思路，给出了两种非常常用的设计范式，减少未来在这一块的精力开销。
当我们使用 React 等框架构建复杂、交互频繁的应用时，组件的频繁重渲染可能会给用户体验带来显著的性能损耗。开发者往往需要投入相当的精力来分析状态管理、组件拆分、组件缓存以及减少不必要的渲染次数。为了解决这一系列问题，诞生了许多性能优化工具和方法，其中便包括了最近热度很高的 react-scan，一个致力于对 React 状态变化进行精细化“扫描”的库。
