此次上线的GPU可用区位于福建省，为省级骨干IDC机房，符合国际数据中心标准Tier3，提供移动线路。

UCloud 研发团队基于 Terraform 编写了一套自己的资源编排工具，帮助用户降低云上资源的管理成本，为其提供安全可靠、高度一致的产品使用体验，尽可能消除迁移上云时的风险。

12月21日，UCloud用户大会暨 Think in Cloud 2018上海站产品与技术专场，UCloud的技术专家们深入云计算的内核，从全球基础设施建设、下一代云计算研发等方多个方向，阐释了UCloud极简产品背后的极深技术，以及如何真正地为用户持续创造价值。

作为推动人工智能务实创新的年度重要技术会议，UCloud与千余名参会者共聚一堂，不但探讨了如何让人工智能技术为行业赋能，还进行了题为《如何构建线上线下一体化AI PaaS平台》的主题分享。

新技术不断涌现，下一代云计算的突破口在哪里？

构建AI平台的技术挑战

最近几年，人工智能（AI）技术不断发展，从新闻智能推荐到听歌识曲，再到被广泛应用的人脸识别技术，处处可见人工智能的身影。

计算机视觉的应用场景和深度学习背后的技术原理是什么呢？下面让我们来一探究竟。

人工智能正加速改变各个行业，而流媒体领域可能是其中改变最快的一个。

在AI技术实际落地的过程中，会遇到什么样的瓶颈？基于深度学习的框架这么多，企业该如何选择最适合自己的那一条道儿？

在这一篇中，我们将继续就UAI-Service如何以低TCO获取高效AI服务等问题展开讨论。

在本文中，我们将介绍UAI-Service借力英特尔技术如何让使用AI服务像使用云主机一样便捷等技术问题。

UCloud 对云计算行业有哪些新的解读？人工智能为云厂商带了哪些挑战和机遇？

虽然，近年来 GPU 硬件算力和训练方法上均取得了重大进步，但在单一机器上，网络训练所需要的时间仍然长得不切实际，因此需要借助分布式GPU环境来提升神经网络训练系统的浮点计算能力。

如何利用云计算降低AI落地的门槛？企业又当如何通过“云端赋能”，降低研发成本、加快方案迭代呢？

本文通过对 UAI-Inference 的实现原理、架构设计以及弹性扩缩容、负载均衡、高可用等可靠策略的介绍，讲解了大规模、高并发在线推理请求时，UCloud 的部分解决策略和方案。