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本次活动聚焦三维全波形反演、AI 储层建模、油气 CV 应用、算子优化、图机器学习适配、化工智能体与分子筛选等方向，与行业伙伴、技术专家面对面交流，共探 AI 落地路径。AI 加速走进油气化工行业，前沿技术如何落地业务、解决真实痛点，成为行业开发者共同关注的话题。🎁 欢迎油气化工企业技术负责人、开发者、服务商、科研人员及高校师生参会，与 CANN 开源社区专家交流碰撞，助力行业 AI 落地。20
在深度学习模型的开发和部署过程中，模型分析与可视化是至关重要的环节。Hixl 框架不仅提供了强大的模型压缩功能，还集成了全面的模型分析与可视化工具，帮助开发者深入理解模型特性，优化模型设计，选择合适的压缩策略。本文将详细介绍 Hixl 的模型分析与可视化工具。本文基于CANN开源社区的 hixl 仓库进行技术解读。
深度学习模型部署中，输入shape的动态变化是影响推理性能与稳定性的关键因素。动态shape涵盖动态batch、动态分辨率、变长序列等场景，其难点在于编译期无法确定内存分配、算子融合与kernel选型，导致静态图优化失效。CANN作为昇腾AI计算架构，通过多档候选shape、shape范围模式及运行时重编译等机制，为可变输入提供了灵活的解决方案。结合OCR检测模型迁移案例，详述动态shape的配置
边缘计算场景中，AI模型的高效部署是落地关键。华为Atlas平台基于CANN异构计算架构，为YOLO等目标检测模型提供高性能推理能力。通过ATC工具完成ONNX到OM模型转换，结合AIPP预处理与混合精度量化，可在保持精度的同时显著提升吞吐。面向视频流实时分析、智慧安防等场景，Atlas 300V以24GB大显存和INT8算力优势，为多路并发推理提供高性价比方案。然而从NVIDIA CUDA生态迁
在边缘计算与工业AI落地中，推理加速卡的选择往往决定着项目的功耗、体积与长期稳定性。与传统GPU不同，AI加速卡通常针对特定计算形态做了深度优化，其价值在于高效运行已训练好的神经网络模型。华为昇腾推出的Atlas 300V 24G正是这样一款面向AI推理与边缘场景的运算加速卡，它以约70W的低功耗、小巧尺寸和24GB大显存，成为替代多张消费级GPU的高性价比方案。要充分发挥这张卡的性能，需要理解其
AI推理加速卡专为已完成训练的神经网络模型提供高效推断，与训练卡不同，它更强调每瓦算力和实时响应。YOLO作为主流目标检测算法，在安防、工业质检等领域部署广泛，但高性能GPU往往功耗高、成本大。昇腾Atlas 300V 24G基于昇腾310P芯片，具备24GB显存与约140TOPS INT8算力，典型功耗仅72W，是边缘和数据中心场景中极具性价比的推理设备。使用它部署YOLO模型，需要理解CANN
在边缘计算场景中，AI推理加速卡正成为替代高功耗GPU的优选方案。专用推理芯片通过低精度优化（如INT8）实现高能效比，而CANN工具链则承担着模型转换与调优的核心角色。围绕昇腾Atlas 300V Pro这一典型推理加速卡，从硬件定位出发，对比其与训练卡的差异，说明24GB大内存的实际价值。进而梳理从PyTorch导出ONNX、经ATC转换为OM的完整流程，重点解析AIPP配置、版本匹配及算子兼
在AI推理加速与边缘计算场景中，如何将训练好的深度学习模型高效部署到专用硬件上，始终是工程落地的关键难题。昇腾Atlas平台作为异构计算的重要代表，其推理加速卡在能效比与INT8算力上具有显著优势，而CANN工具链则提供了从模型转换到推理运行的一整套解决方案。本文从硬件选型切入，剖析Atlas 300V 24G的定位与性能边界，并围绕YOLO目标检测模型，详细讲解环境搭建、模型转换、AIPP预处理
AI算力落地是当前工程化领域的核心议题。从GPU生态的CUDA到NPU架构的昇腾，硬件与软件栈的协同决定了大模型推理服务的实际效率。理解NPU的底层原理、算子调度机制以及推理引擎的编译优化，是技术选型与部署调优的关键。随着AI Agent、多模型协作等场景的普及，昇腾平台凭借其性价比和持续迭代的CANN、MindIE组件，正成为大模型推理和AI测试开发的重要算力选项。本文围绕从芯片适配到服务上线的
AI芯片的算力释放离不开一套完整的软件栈支撑，从底层计算架构到深度学习框架，再到训练加速、推理引擎和云端平台，每个环节都对应着不同的技术角色。CANN作为芯片的计算基座，向上承接MindSpore等框架的算子调度与图编译；MindSpeed面向大模型训练中的并行策略与显存优化，MindIE则专注推理阶段的量化与动态Shape加速。MindStudio与ModelArts分别覆盖本地开发和云端托管场
AI模型在GPU上训练完成后，要真正落地到端侧NPU设备，往往要跨越算力、内存和功耗的多重限制。CANN作为端侧异构计算架构，承担着模型量化、离线编译和运行时调度的关键职责。其中，通过AMCT工具对模型进行INT8量化，能显著压缩体积并提升推理速度，而ATC离线编译则将PyTorch/ONNX模型转换为OM格式，适配NPU算子。随后，基于AscendCL接口实现高效的内存管理与异步推理，配合算子融
在AI处理器上部署深度模型时，经常遇到算力、带宽和功耗等硬件约束。FP32模型在边缘设备的AI芯片上运行时，性能往往远低于预期，原因是很多芯片的核心算力是为INT8等低比特整数设计。要让模型适配硬件并获得高性能，模型压缩是必经之路。量化通过低比特计算匹配芯片算力形态，剪枝移除冗余结构以降低计算量，知识蒸馏将大模型的能力转移到轻量小模型。CANN环境中的AMCT工具将这三类方法工程化，提供训练后量化
在AI工程化浪潮中，模型训练只是第一步，如何将算法高效部署到各类算力硬件上，往往决定项目落地速度。CANN作为连接上层AI框架与底层NPU的算力中间层，通过图编译、算子融合、内存复用、多流并行等手段，显著提升推理性能与资源利用率。其价值在于让一套模型可在不同NPU设备间迁移，并支持ONNX等格式的离线转换，满足从智慧城市视频解析、智能制造缺陷检测，到医疗影像诊断、AIGC生成及车路协同等多行业实时
AI推理性能优化本质是软硬协同的系统工程，核心在于理解计算架构、内存层级与数据流之间的耦合关系。在昇腾AI平台中，CANN软件栈通过算子调度、内存复用和流水线编排，决定了模型从ONNX到OM再到服务化落地的实际效能。尤其在大语言模型（LLM）和多模态模型场景下，KV Cache管理、跨模态数据搬运、动态shape适配等关键问题，远超单纯参数调优范畴。本文聚焦昇腾平台推理全链路——涵盖ATC模型转换
多模态大模型作为AI领域的重要技术，能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型，广泛应用于智能问答、视频分析等场景。其核心挑战在于异构数据的协同计算与资源调度。昇腾AI处理器通过CANN软件栈提供从训练到推理的全流程加速方案，特别是AscendCL统一接口和动态内存管理技术，有效解决了多模态场景下的计算效率问题。在实际部署中，硬件选型、算子融合优化以及流水线设计是关键环节。以图文问答场景为例，合理
深度学习模型推理效率的核心在于算子优化，其中Concat和Split作为特征图重组的基础算子，直接影响模型在边缘设备上的性能表现。Concat算子通过张量拼接实现多尺度特征融合，其优化关键在于内存连续性和并行计算策略；Split算子则作为其逆操作，需要解决分片后的内存连续性问题。华为CANN框架针对异腾AI处理器特性，采用内存零拷贝、虚拟分片等关键技术，显著提升YOLO系列模型的推理速度。在目标检
神经网络推理优化是AI工程落地的关键技术，其核心在于计算图优化和内存访问效率提升。通过算子融合、常量折叠等技术可显著降低计算开销，而内存复用和KV缓存压缩则能有效缓解带宽压力。CANN作为专为神经网络设计的计算架构，其配套工具集cann-recipes-infer提供了从芯片级指令到框架层的全栈优化方案。在实际业务中，这些技术帮助将LLM推理延迟降低47%的同时保持99%的精度无损，特别适用于大语
神经网络模型部署面临框架差异与硬件适配的核心挑战。通过中间表示(IR)转换和异构计算优化，可实现跨框架模型的统一部署。CANN作为昇腾AI处理器的底层软件栈，提供从模型转换到推理加速的完整工具链，支持PaddlePaddle、TensorFlow等主流框架的模型优化。在工业级应用中，该方案能实现2倍以上的推理加速，显著降低多框架协同的适配成本。关键技术涉及ONNX格式转换、算子融合优化及动态批处理
神经网络计算架构CANN通过图编译技术实现模型计算图的深度优化，将多个小算子融合为复合算子、提前计算常量表达式并优化内存使用，显著提升计算效率。结合算子协同技术，通过内存复用、流水线并行等方法，最大化硬件利用率。这些技术在AIGC模型部署中尤为重要，如文生图模型优化案例所示，推理延迟从8秒降至1.2秒。图编译与算子协同不仅适用于实时内容生成、批量创作等场景，还能大幅降低边缘设备的计算资源需求，是A
深度学习模型部署常面临训练与推理性能差异的挑战，尤其在AIGC领域如Stable Diffusion等生成式模型中表现显著。计算图编译作为模型优化的核心技术，通过对计算逻辑的深度重构，实现拓扑优化、内存复用等策略，大幅提升硬件执行效率。结合算子协同优化技术，如算子融合与硬件指令调优，可进一步释放NPU等专用加速器的潜力。本文以昇腾CANN架构为例，详细解析如何通过图编译与算子协同实现Stable
神经网络计算架构是连接AI芯片与框架的关键技术，通过计算图优化和算子融合提升模型执行效率。CANN作为华为自研架构，采用内存折叠和精细化量化技术，在昇腾处理器上实现低延迟、高能效的推理计算。这些优化特别适合具身智能场景，如机器人需要实时处理多传感器数据并快速决策。以机械臂抓取为例，CANN将YOLOv5模型的响应时间从28ms优化到11ms，同时通过INT8量化使模型体积减小4倍。这种技术组合正在
神经网络计算架构(CANN)作为AI加速的核心技术，通过异构计算和算子融合等优化手段，显著提升深度学习模型的推理效率。在具身智能领域，这种优化尤为关键，因为实时感知-决策-控制闭环对延迟和能效有着严苛要求。CANN平台提供的统一内存管理、量化工具链和图优化引擎，能够有效处理多模态传感器数据，满足从工业机械臂到服务机器人等场景的实时性需求。特别是在机械臂控制等应用中，经过CANN优化的YOLO检测模
模型转换与优化是AI部署中的关键技术环节，直接影响推理性能和资源利用率。华为CANN框架中的ATC工具链通过多层架构实现高效模型转换：前端支持TensorFlow/PyTorch等框架解析，中端进行算子融合等图优化，后端生成昇腾芯片专用代码。在AIGC场景下，ATC特别针对Stable Diffusion等生成式模型提供动态Shape适配、内存复用等深度优化，实测可将模型压缩80%以上并提升4倍推
模型转换工具在AI部署中扮演着关键角色，特别是对于计算密集型的生成式AI（AIGC）模型。传统方案如ONNX Runtime常面临算子不支持、动态shape处理不足等问题。华为昇腾CANN提供的ATC（Ascend Tensor Compiler）工具链通过训练框架无关的转换能力，支持PyTorch、TensorFlow等主流框架模型到昇腾专用格式的转化，并自动完成算子融合、内存优化等深度编译优化
神经网络计算加速是AI模型落地的核心环节，其本质是通过硬件感知的算子优化提升计算效率。CANN ops-nn作为昇腾AI处理器的专用算子库，采用分层架构设计和硬件亲和性优化技术，支持2000+算子覆盖主流框架操作。通过内存池、双缓冲等工程优化手段，实测可减少30%显存碎片并提升23%吞吐量。在视频分析、目标检测等实时推理场景中，相比通用框架能实现1.8倍加速。该技术特别适用于需要低延迟、高并发的边
神经网络计算架构CANN作为昇腾AI处理器的核心引擎，通过自动算子优化与混合精度量化技术，显著提升模型在边缘设备的推理效率。在计算机视觉领域，图像分割技术正从传统CNN向Transformer架构演进，其中Mask2Former凭借其全局注意力机制，在复杂场景分割任务中展现出优势。结合CANN的硬件加速能力，开发者能够实现模型体积压缩与计算效率提升的双重突破，最终在智慧城市、电商抠图等AIGC应用
深度学习模型部署是AI工程化的关键环节，直接影响推理性能和业务效果。昇腾CANN作为专为神经网络计算设计的软件栈，通过芯片级优化和工具链支持，显著提升模型在Ascend处理器上的运行效率。其核心技术包括算子融合、动态Shape支持和混合精度量化，能够针对工业质检、视频分析等场景实现3倍以上的性能提升。以ResNet50为例，结合PTQ量化与内存池技术，可在Atlas 300I Pro推理卡上实现3
模型部署是AI工程化落地的关键环节，涉及计算图优化、算子融合等核心技术。CANN作为昇腾AI处理器的核心软件栈，提供从训练到推理的全流程工具链，能显著提升模型推理性能。通过PyTorch/TensorFlow模型转换、ONNX中间格式处理，结合ATC工具链，可实现工业级部署方案。针对昇腾310等硬件特点，采用内存复用、动态Batch处理等优化手段，实测显示优化后模型推理速度提升3-8倍。典型应用场
在深度学习模型部署中，计算精度选择直接影响推理性能和资源效率。FP32、FP16、BF16和INT8等不同精度格式在数值范围、内存占用和硬件加速方面各有特点。现代AI加速器如昇腾NPU通过专用指令集对低精度计算进行优化，CANN异构计算架构则提供custom-op机制实现灵活的多精度支持。工程实践中，混合精度策略能平衡计算效率和模型精度，例如卷积层使用FP16、注意力机制采用BF16、敏感操作保持
神经网络计算架构（CANN）作为昇腾AI处理器的核心加速引擎，通过异构计算和算子优化显著提升AI推理性能。其技术原理在于深度整合硬件特性与算法加速库，采用内存零拷贝、动态批处理等机制降低延迟。在机器人视觉领域，CANN通过双流水线设计实现实时目标检测与语义分析的并行处理，结合DVPP硬件加速模块使RGB-D数据处理速度提升至0.8ms。典型应用场景包括工业质检中的缺陷识别和SLAM建图优化，实测较
具身智能（Embodied Intelligence）作为AI领域的前沿方向，强调智能体与物理环境的实时交互能力。其核心技术挑战在于多模态感知、实时决策与精确控制的协同优化，这需要强大的算力支撑。华为昇腾AI处理器通过CANN（Compute Architecture for Neural Networks）架构，提供了从算法优化到硬件加速的全栈解决方案。在机器人控制、工业质检等场景中，利用DVP
📎2026年CANN训练营第二季报名页链接：https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20262#cann-camp-2602-calendar。👉 issue链接：https://gitcode.com/org/cann/discussions/292。📲 关注【昇腾CANN】视频号，锁定最新直播信息，干货福利不错过！🎥 视频号、
昇腾的价值不能只用"单卡跑分"衡量。它是一套从达芬奇架构、910/950/960 系列芯片、超节点互联，到 AscendC 编程范式、CANN 软件栈、PyTorch/Triton/TileLang 适配的完整体系。这套体系目前的短板在软件生态成熟度和算子覆盖深度，优势在于自主可控、系统级协同和推理场景的能效比。
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