本文为您汇总了异构计算产品的最佳实践，您可以根据自身业务场景选择相应的操作参考。
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部署NGC环境构建深度学习开发环境
以搭建TensorFlow深度学习框架为例，介绍如何在GPU实例上部署NGC环境以实现深度学习开发环境的预安装。
使用eRDMA容器镜像快速配置eRDMA提升网络性能
将eRDMA功能引入容器（Docker）环境提供更快的数据传输和通信效率，适用于在容器中需要大规模数据传输和高性能网络通信的应用场景，本教程介绍如何使用eRDMA镜像在GPU实例上快速配置eRDMA。
快速部署TensorRT-LLM构建大语言模型的推理环境
部署TensorRT-LLM开源推理加速库后，帮助您快速且方便地构建大语言模型的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析等自然语言处理业务场景。本教程介绍如何在GPU实例上安装和使用TensorRT-LLM。
使用DeepGPU-LLM镜像快速构建模型的推理环境
选用阿里云提供的DeepGPU-LLM容器镜像，帮助您快速构建大语言模型的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分析、编程辅助等自然语言处理业务场景。本教程介绍如何在GPU实例上使用DeepGPU-LLM容器镜像构建大语言模型的推理服务。
使用vLLM镜像构建大语言模型的推理环境
部署vLLM开源推理框架后，帮助您快速且方便地构建大语言模型的推理环境，主要应用在智能对话系统、文本分类或分析等自然语言处理业务场景，本教程介绍如何在GPU实例上使用vLLM容器镜像来快速构建大语言模型的推理服务。
使用SD-WebUI镜像快速将文本生成图像
对于需要文本生成图像的业务场景，在GPU实例上部署SD-WebUI容器镜像后可以提供更快的计算速度和更高的推理性能。本教程介绍如何在GPU实例上部署SD-WebUI容器镜像以快速将文本生成图像。
集群极速部署工具FastGPU
使用FastGPU一键部署并训练应用：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。
FPGA云服务器
FaaS F3实例开发指引最佳实践
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 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。本教程简要介绍F3实例的SDAccel开发环境。
基于F3实例的RTL开发流程
介绍基于F3实例的RTL（Register Transfer Level）开发流程以及常见问题。
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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。
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在F3实例上使用Vitis 2020.1制作镜像文件，并烧录到FPGA芯片中。