Serverless GPU是一种新兴的云计算GPU服务，它采用了服务器无感知计算的理念，通过提供一种按需分配的GPU计算资源，有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文介绍Serverless GPU的详细功能和优势。 传统GPU长驻使用方式存在许多
传统GPU使用场景存在资源利用率低、使用成本高和弹性能力弱等痛点问题，而Serverless GPU提供了一种更加灵活的方式来利用GPU计算资源，您只需根据自己的实际需求选择合适的GPU型号和计算资源规模即可。本文介绍如何根据您的业务情况选择不同的GPU云产品以及应用场景。 GPU选型指引请参见以下
为了满足用户在AI应用场景的镜像使用习惯，函数计算推荐使用镜像交付。AI与大数据领域的镜像尺寸常见于GB级别，
本文介绍在使用函数计算部署AI推理应用时，模型存储的常用方法，并对这些方法的优缺点和适用场景进行比较分析。 背景信息 函数的存储类型请参见函数存储选型。其中，适合用作GPU存储模型的包括以下两种。 文件系统NAS
本文介绍什么是准实时推理场景，以及如何使用GPU按量实例，以及如何基于GPU按量实例构建使用成本较低的准实时推理服务。 场景介绍 <
通过本文您可以了解实时推理场景以及如何利用闲置GPU实例构建低延迟、低成本的实时推理服务。 应用场景 实时推理应用的工作负载的特点
本文介绍什么是GPU离线异步任务场景以及如何使用函数计算GPU异步调用、异步任务服务离线AI推理、AI训练和GPU加速场景，以及如何基于自定义镜像满足离线GPU应用场景。 场景介绍
