藏经阁-云上MXNet实践
MXNet 是一个全功能、灵活可编程和高扩展性的深度学习框架，支持深度学习模型中的最先进技术，包括卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆网络（LSTM）。MXNet 的主要特点包括：
1. 全功能：MXNet 支持深度学习模型中的最先进技术，包括卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆网络（LSTM）。
2. 灵活可编程：MXNet 提供了灵活的编程模式，可以自由地选择命令式编程或声明式编程，或者将两种模式结合使用。
3. 高扩展性：MXNet 的架构设计使得它可以轻松地扩展到不同的设备和平台上。
MXNet 的架构可以分为四层：
1. 应用层：MXNet 提供了一个统一的应用层，支持不同的编程语言和框架。
2. 编程接口层：MXNet 提供了一个灵活的编程接口，支持命令式编程和声明式编程。
3. 底层实现层：MXNet 的底层实现基于参数服务器，提供了一个分布式的 key-value 存储来进行数据交换。
4. 硬件支持层：MXNet 支持不同的硬件设备，包括 CPU、GPU 和 FPGA。
MXNet 的编程模式可以分为两种：
1. 命令式编程：MXNet 提供了一个命令式编程接口，支持用户自由地编写代码来实现自己的想法。
2. 声明式编程：MXNet 也支持声明式编程，用户可以使用符号表达式来描述神经网络，并利用系统提供的自动求导来训练模型。
MXNet 的 KVStore 是一个分布式的 key-value 存储，用于进行数据交换。KVStore 的实现基于参数服务器，提供了一个两层的通讯结构，第一层服务器管理单机内部的多个设备之间的通讯，第二层服务器管理机器之间通过网络的通讯。
阿里云提供了一个弹性 GPU 服务（Elastic GPU Service – EGS），提供了丰富的 GPU 实例、软件（镜像市场）和服务（如容器服务）来给客户。阿里云的容器服务提供了一键式部署、运行深度学习任务，提供了 ROS 资源编排服务创建需要的 GPU 实例资源等等实例软件服务。
在阿里云上部署和运行 MXNet，可以使用基于阿里云容器服务部署 MXNet，也可以使用基于 Docker 使用 NVIDIA GPU CLOUD 部署 MXNet。MXNet 的单机训练任务可以使用 Docker Engine 部署，并可以使用阿里云的弹性 GPU 服务来实现高效的深度学习训练。
MXNet 是一个功能强大且灵活的深度学习框架，阿里云提供了一个强大的平台来部署和运行 MXNet，帮助开发者快速实现深度学习应用。
