神龙AI加速引擎AIACC是基于阿里云IaaS资源推出的AI加速引擎，用于优化基于AI主流计算框架搭建的模型，能显著提升训练和推理性能。配合资源管理工具FastGPU快速构建AI计算任务，全面提升研发效率。
使用AIACC加速深度学习应用
一个使用AIACC加速的深度学习应用的基础架构如下图所示。
其中：
- 资源层（阿里云IaaS资源）：在资源层使用阿里云IaaS资源，按需开启，满足大规模GPU集群的计算、存储、网络资源的弹性需求。
- 调度层（神龙AI加速资源管理）：在调度层使用FastGPU构建AI计算任务并管理大规模GPU集群相关的资源。更多信息，请参见什么是集群极速部署工具FastGPU。
- 框架层（神龙AI加速引擎）：在框架层使用AIACC实现多框架统一加速。AIACC主要利用了基于通信的性能优化技术，分布式训练时需要在各机器之间、GPU卡之间交换数据，需要做到高效数据通信才能保证加速效果。更多信息，请参见神龙AI训练加速引擎AIACC-Training（AIACC训练加速）和神龙AI推理加速引擎AIACC-Inference（AIACC推理加速）。
- 应用层（神龙AI加速参考解决方案）：在应用层实现针对各种应用场景的深度学习应用，覆盖图像识别、目标检测、视频识别、CTR预估、自然语言理解、语音识别等常见场景。由于在框架层使用AIACC实现多框架统一加速，您只需调整少量代码即可大幅提升应用性能。
产品优势
使用AIACC加速深度学习应用具有以下优势：
- 基于阿里云IaaS资源，资源易用性和稳定性有保障。
- 配合FastGPU一键构建任务，缩短创建和配置资源的时间并提高GPU资源利用率，大大降低成本。
- 支持多框架统一加速，显著提升训练和推理性能，而且适配工作量小。AI算法研发时验证周期更短，模型迭代速度更快，从而大大提升研发效率。
神龙AI训练加速引擎AIACC-Training（AIACC训练加速）
AIACC-Training（AIACC训练加速）支持优化基于AI主流计算框架（包括TensorFlow、PyTorch、MxNet和Caffe）搭建的模型，能显著提升训练性能。
AIACC-Training（AIACC训练加速）的训练速度与训练成本具有显著优势。更多详细测试数据，请参见Stanford DAWNBench。
AIACC-Training（AIACC训练加速）针对AI主流计算框架统一抽象出通信接口类和基础组件类，同时提供统一的基础通信类和梯度入口层，从而进行统一的分布式性能优化。详细架构如下图所示。
AIACC-Training（AIACC训练加速）训练方式支持数据并行和模型并行，以数据并行为主。AIACC-Training（AIACC训练加速）支持的加速特性包括但不限于：
- 梯度融合通信支持自适应多流、自适应梯度融合，显著提升带宽密集的网络模型的训练性能，提速50%至300%。
- 采用去中心化梯度协商机制，将大规模节点下梯度协商的通信量降低1到2个数量级。
- 采用分级的Allreduce方法，支持FP16梯度压缩及混合精度压缩。
- 支持在训练过程中开启NaN检查，支持定位NaN来自于哪个梯度（需要为SM60及更新平台）。
- 提供针对MXNet的API扩展，针对InsightFace模型支持数据并行和模型并行。
- 提供针对RDMA网络的深度优化。
- 支持混合链路通信（RDMA和VPC）。
- 支持Gossip方式梯度压缩。
- 支持Multistep方式梯度通信优化。
- 针对MXNet支持跨卡同步BN的算子。
关于如何安装和使用AIACC-Training（AIACC训练加速），请参见：
神龙AI推理加速引擎AIACC-Inference（AIACC推理加速）
AIACC-Inference（AIACC推理加速）支持优化基于TensorFlow和可导出ONNX格式的框架搭建的模型，能显著提升推理性能。
AIACC-Inference（AIACC推理加速）的推理速度与推理成本具有显著优势。更多详细测试数据，请参见Stanford DAWNBench。
AIACC-Inference（AIACC推理加速）提供模型转换工具将已有模型统一转换到TF模型或ONNX模型，同时提供TensorFlow和ONNX加速引擎完成加速。详细架构如下图所示。
AIACC-Inference（AIACC推理加速）支持的加速特性包括但不限于：
- TensorFlow和ONNX加速引擎执行模型子图分割和子图融合，分割的子图传递给高性能算子加速库加速。
- 高性能算子加速库会在自研高性能算子和NVIDIA算子中找到最优算子，并生成高性能算子列表供加速引擎进行子图分割和传递。
关于如何安装和使用AIACC-Inference（AIACC推理加速），请参见：
