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在当今追求极致用户体验的前端开发中，首屏加载性能已成为衡量应用质量的关键指标。Vue 3的defineAsyncComponent作为异步组件的核心API，不仅实现了代码分割和按需加载，更在AI技术浪潮中展现出新的优化潜力。本文将从基础概念到高级应用，全面解析defineAsyncComponent的使用场景、配置策略，并结合AI驱动的新思维，探讨异步组件在2025年前端生态中的最佳实践。通过理论
在做【生命科学】抗衰 APP 的健康数据模块时，我们很快明确了一个核心需求：要长期追踪用户的生理节律（比如心率），还得高效存、快速查 —— 毕竟抗衰分析的核心是 “长期趋势”，不是单次数据。所以数据库没选常用的关系型库，直接敲定了KWDB 时序数据库：它天然适配 “按时间节点存数据” 的场景，写入和查询效率比关系型库高了不止一个量级。
本文介绍了在OpenHarmony平台上实现全局动效管理及性能优化的实践方案。通过创建AnimationProvider实现动效全局开关控制，使应用能够根据设备性能动态调整动效复杂度。在页面转场方面，定制了ZoomPageTransitionsBuilder以保证跨平台体验一致性。针对性能优化，采用了光栅化缓存、高刷新率适配和const构造函数等技术手段，最终在OpenHarmony真机上实现了9
3D卷积算子是医学影像深度学习模型中的性能瓶颈。通过深入理解昇腾CANN的底层架构，特别是其在和仓库中提供的算子实现机制，我们可以针对性地进行性能优化。成功的加速实践依赖于对数据布局的精确控制、高效的内存访问模式设计以及对AI Core计算特性的充分利用。作为资深架构师，我们应持续关注CANN开源社区的最新进展，以确保在处理复杂、高维的医学影像数据时，能够最大限度地发挥昇腾AI处理器的计算潜力。
本文将以CANN社区ops-nn仓库为背景，深入剖析卷积算子的实现原理，重点介绍im2col技术和Winograd算法的核心思想，并详细讲解ops-nn如何在AI加速硬件上实现高性能卷积计算。通过对这些技术的理解，开发者可以更好地使用CANN生态的卷积算子，并在必要时进行定制化优化。
在大模型推理过程中，KV Cache显存占用一直是制约模型规模的瓶颈问题。本文基于CANN社区ops-nn仓库的PagedAttention实现，深度剖析了KV Cache分页管理的核心技术。通过分析block_table内存布局设计，结合LLaMA-70B实测数据，显存占用降低41%，吞吐量提升3.2倍。文章包含完整代码实现、企业级实践案例和性能优化技巧，为大规模模型推理提供实战解决方案。
本文提出在现有工作流引擎外增加自动化调优控制层，实现系统自我优化。控制层通过四步循环：观察日志识别问题热点、生成候选配置、进行小流量AB测试、评估选择最优配置。文章详细说明了如何定义可调参数、实现配置变异器、接入AB测试框架，并给出了渐进式落地方案：从半自动分析到全自动调优。这种架构能使系统自动发现更优参数组合，逐步提升性能指标，最终实现工作流系统的自我调优能力。
当标准算子无法满足AIGC模型的特殊计算需求时，开发者可以使用Ascend C编程语言开发自定义算子。Ascend C支持C/C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯，通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率。自定义算子开发流程fill:#333;important;important;fill:none;color:#333;color:#333;important
华为 CANN 的 ops-nn 组件是昇腾 AI 软件栈的核心模块，负责神经网络算子的实现与优化。本文深入解析了 ops-nn 的架构设计、算子生命周期管理及性能优化技术。该组件采用模块化设计，支持高性能计算、多框架兼容和自定义算子扩展。通过算子注册机制、智能调度和融合技术，显著提升模型推理效率。文章还介绍了使用 Ascend C 开发自定义算子的方法，并分享了数据类型选择和 Tiling 策略
CANN 能效分析：如何实现 10 TOPS/W 的极致能效比
cann-recipes-infer 是 CANN 提供的推理实践样例项目，针对 LLM 与多模态模型推理业务中的典型模型和加速算法，提供基于 CANN 平台的优化样例。该项目在开源社区拥有超过 530 个 Star，是学习 AI 模型推理优化的宝贵资源。
本文深入解析昇腾CANN的ops-nn算子仓库，聚焦AIGC场景下的算子开发与优化。文章首先介绍ops-nn作为神经网络算子核心模块的关键作用，详细剖析其插件化架构设计（包含core、operators等核心目录）和三大设计原则。通过算子注册机制、执行流程示意图，阐述算子从注册到硬件执行的全生命周期。重点展示AIGC场景下的优化案例：卷积算子融合可减少50%内存访问，矩阵乘法模板库CATLASS能
本文介绍了CANN生态中msprof工具的GPU利用率分析方法。文章首先概述了GPU利用率的关键指标和类型，包括计算、内存、带宽和功耗利用率等。随后详细讲解了利用率监控的实现，通过代码示例展示了如何创建GPU利用率监控器、采样GPU利用率以及获取内存利用率。最后介绍了利用率统计分析方法，包括计算各项利用率的最小、最大和平均值。这些方法可以帮助开发者识别性能瓶颈，优化AI应用的GPU计算效率。
Transformer架构已成为自然语言处理和计算机视觉领域的主流模型架构。随着GPT、LLaMA等大语言模型的兴起，如何高效地在NPU上部署和推理Transformer模型成为关键挑战。ascend-transformer-boost是CANN生态中专门针对Transformer模型优化的加速库，提供了从算子级别到模型级别的全方位优化方案。
CANN推理优化项目cann-recipes-infer为AI模型推理提供端到端优化方案，涵盖LLM和多模态模型。该项目在开源社区获530+Star，包含DeepSeek等主流模型的优化实践，提供从模型转换到多流并发的完整流程。技术特点包括完整代码、性能优化技巧和详细文档，其中DeepSeek模型优化展示了CP并行策略和大EP并行等关键技术，通过分块处理和专家路由实现高效推理。项目为开发者提供可直
本文介绍了CANN生态中msprof工具的内存使用分析功能，重点探讨了内存监控和分析技术。文章首先概述了内存使用的主要指标（分配、释放、使用量和碎片）和类型（堆、栈、GPU和共享内存）。随后详细展示了内存监控的实现代码，包括内存分配监控器（记录分配/释放操作）和内存使用监控器（采样各类内存使用情况）。最后简要提及了内存泄漏检测器的结构设计，为开发者提供了识别内存问题的实用工具和方法。这些技术有助于
本文介绍了CANN生态中msprof工具的GPU利用率分析方法。首先概述了GPU利用率的核心指标（计算、内存、缓存、功耗）和类型（实时、平均、峰值、分布）。然后详细讲解了利用率监控的实现，包括计算利用率监控器和内存利用率监控器的数据结构与采样函数设计。最后提及了瓶颈识别方法，特别是计算瓶颈分析器的结构设计。文章提供了具体的C代码实现示例，展示了如何通过监控GPU各项利用率指标来识别性能瓶颈，为AI
摘要：本文针对React Native在OpenHarmony设备上的页面转场动效问题，提出了多终端适配与性能优化方案。通过动态坐标校准解决设备偏移问题，采用UI线程分离技术提升动效流畅度（帧率提升至58FPS）。针对性能瓶颈，提出懒加载预渲染机制（延迟降低至65ms）和动态降级策略（闪退率降至0.5%）。同时设计时序对齐方案，确保数据加载与动效同步。验证表明，该方案在手机、平板、智慧屏等设备上均
本文介绍了CANN生态中msprof工具的内核分析功能，包括内核监控、瓶颈识别和优化建议。主要内容涵盖：1)内核分析指标(执行时间、资源利用率等)和方法；2)内核监控实现，通过代码示例展示了执行时间监控和资源利用率监控的数据结构与实现逻辑。这些功能帮助开发者分析AI应用内核性能，识别瓶颈并优化执行效率。文章为开发者提供了实用的内核性能分析技术参考。
量化不是简单的技术替换，而是对模型本质的深刻理解与工程智慧的结晶。CANN通过将量化从“黑盒操作”转化为“可解释、可调控”的科学流程，让开发者既能享受速度飞跃，又不失业务精度。当4.3GB的8B大模型在手机上流畅对话，当工业质检模型在边缘盒子上实时运行，我们看到的不仅是技术的胜利，更是AI普惠化的坚实脚步——让智能不再被算力束缚，让创新在每一寸土地生根发芽。cann组织链接：https://ato
AI 技术的真正价值，不在于论文中的 SOTA 指标，而在于能否稳定、高效、低成本地服务于千行百业。CANN 的意义，正是在于它把那些看似遥不可及的理论优势，转化为一个个可测量、可复制、可推广的工程实践。无论你是正在攻坚一个卡顿的推理服务，还是规划一套跨区域的智能分发系统，希望这篇文章能为你带来启发与力量。“伟大的系统，往往藏在最不起眼的日志里。—— 致每一位默默打磨细节的开发者。
当你看到一位小镇安防公司的程序员，也能轻松部署媲美一线大厂的视觉模型；当你听说一名大学生靠自己优化的算子被收录进标准库而获得认可；当你发现越来越多的企业开始基于同一套开源基础构建差异化服务……你就知道，这场关于底层技术的变革，已经超越了性能榜单上的数字，真正落地生根。CANN 不只是一个名字，它正在成为一种连接创新与落地的桥梁，一种属于中国开发者的技术共同体。而你我，都是这个生态的一部分。📚延伸
仓库中的examples目录提供了各类算子的调用示例，涵盖基础算子的简单调用、复杂算子的组合使用以及模型适配中的算子集成，每个示例都配有详细的注释，清晰展示算子的使用方法与参数配置；核心算子层是仓库的核心内容，包含了各类神经网络算子的完整实现，从基础的2D卷积、深度卷积、分组卷积，到池化操作中的最大池化、平均池化，再到激活函数中的ReLU、GELU、Swish，以及批归一化、层归一化等归一化算子，
本文深入解析CANN生态中ops-nn仓库的算子实现与性能优化策略。该仓库采用模块化架构设计，包含基础算子、卷积、矩阵运算等核心算子，通过GEMM优化、Winograd算法等技术实现高性能计算。重点介绍了内存优化、计算优化、并行计算等策略，以及跨平台适配方法。通过案例分析展示了卷积、矩阵乘法和激活函数的优化效果，性能提升显著。文章还提出了算子开发、性能优化和硬件适配的最佳实践，并展望了自动优化、异
ops-nn 算子库通过对计算单元的指令级适配、NC1HWC0 私有格式的应用以及深度的算子融合技术，为神经网络的高性能计算提供了核心驱动。它不仅支撑了矩阵计算的极致吞吐，更通过对访存路径的优化，缓解了异构计算中的内存墙瓶颈。掌握 ops-nn 的底层运行机制，是开发者构建高效、稳定 AI 应用不可或缺的技术保障。
本文深入解析了华为CANN框架中的ops-nn组件，这是昇腾AI推理引擎的核心算子模块。文章首先介绍了ops-nn的插件化架构设计，详细剖析了算子从注册到执行的全生命周期管理流程。重点探讨了算子融合、动态Shape支持、多精度计算等核心技术亮点，并提供了性能优化实战指南，包括环境配置、性能分析方法和优化建议。最后展望了自动算子生成、稀疏计算支持等未来发展方向。通过理解ops-nn原理，开发者可以提
本文通过实现一个完整的无限跑酷游戏，深入讲解了 **对象池化** 这一关键性能优化技术，并结合 **手势控制、无限滚动、碰撞检测** 构建了流畅的游戏体验。代码结构清晰、注释完整，且针对 OpenHarmony 设备进行了内存与帧率优化。
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