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如果这个定位成立，那么 FlashMLA 与 FlashAttention 这类通用注意力实现的关系就不是替代关系：前者是面向特定模型结构的深度优化 kernel，后者覆盖更广的注意力变体集合。对迁移者的实际含义是：如果模型不用 MLA 结构，FlashMLA 的价值有限；如果用 MLA 结构，那么它是推理/训练路径上的关键 kernel，其正确性与数值行为需要单独验证，包括 softmax 缩放
依托昇腾与麒麟NPU同源的达芬奇（DaVinci）架构，以及CANN软件开发能力，开发者在昇腾上完成的部分模型适配与算子实现，可以继续沿用于麒麟端侧，在降低开发投入的同时，也有助于降低云侧推理成本。通过量化与裁剪，形成约0.6B的端侧版本模型，其核心计算模块及相关算子结构与云侧保持一致，面向昇腾的计算设计仍然适用，也为底层代码的端云共用创造了条件。昇腾与麒麟NPU均基于DaVinci架构，底层统一
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👉 立即挑战，赢定制周边：https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub/issues/777。📅 活动截止时间：10月29日 24:00。
近日，北京昇腾生态先锋中心在北京市门头沟区政府指导下，联合昇腾 CANN 开源社区、AtomGit AI 社区等，共同发起活动。门头沟区投促中心党组书记、主任杨帆、京西智谷董事长张鹏鹏、嘉环科技董事长宗琰、华为北京战略与业务发展部部长房思哲、华为昇腾生态发展部副部长陈海波等领导嘉宾共同参与本次活动。
CubeStudio是一款国产化、云原生的一站式开源AI平台，支持昇腾等国产算力，原生适配910B/310P NPU，实现DeepSeek等大模型的单机多卡与多机分布式推理。本文详解基于MindIE引擎的多机部署全流程：通过hccn_tool配置NPU参数面网络，生成ranktable.json拓扑文件，设置HCCL通信与环境变量（如RANK_TABLE_FILE、WORLD_SIZE），并结合C
定义LeNet模型华为的深度学习算法体系，以MindSpore框架为核心，以昇腾芯片为底座，以盘古大模型为标杆，构建了一个完整的国产AI技术栈。软硬协同：算法设计与芯片架构深度绑定，实现极致性能自动并行：大幅降低大规模分布式训练的门槛全栈自主：从芯片到框架再到模型，实现全链路自主可控展望未来，随着昇腾910B等新一代芯片的推出，以及盘古大模型向多模态、具身智能方向的演进，华为的深度学习算法将在更多
📅 活动截止时间：10月22日 24:00。
假设我们有一组独立同分布的观测数据Xx1x2xNXx1x2xN，它们来自某个概率分布px∣θpx∣θ，其中θ\thetaθ是待估计的参数。对于给定的参数θ\thetaθLθpX∣θ∏i1Npxi∣θLθpX∣θi1∏Npxi∣θ这个关于参数θ\thetaθ的函数LθL(\theta)Lθ被称为似然函数在参数空间中寻找一组参数θθ。
1、CANN整体技术架构与软件栈2、昇腾AI处理器计算核心概览3、主流算子开发编程语言对比4、 如何选择适合你的开发方式
本文按"算法演进 → 工程落地"的主线，系统梳理生成式推荐（Generative Recommendation, GR）这一方向的发展脉络。第一部分回顾传统级联推荐架构的系统性瓶颈；第二部分以 Meta GR（HSTU）和快手 OneRec 为代表，剖析两条主流的生成式推荐技术路线；第三部分聚焦工程落地，介绍 TorchRec 生态以及基于昇腾 NPU 打造的 RecSDK 框架，展示从算法到生产
CANN兴趣小组上新：多模态智能计算CANN代码仓上新：oil-gas-ops-prospect、crypto、cannbot-knowledgeCANN样例上新：GLM-5.3-Flash。
本文以图像分类中的卷积算子优化为例。卷积运算是深度学习中最核心、最耗时的算子之一。在昇腾AI平台上，我们可以通过自定义算子（Custom Operator）的方式，针对特定场景优化卷积计算效率。输入：形状为的特征图卷积核：形状为输出：形状为"""昇腾TBE自定义卷积算子"""# 定义计算过程# 使用TVM表达式描述卷积计算# 卷积计算逻辑# ... 此处省略具体TVM表达式# 调度与编译# ...
参与报名链接：CANN社区任务-昇腾社区
在昇腾异构架构中，AI Core 计算单元只能直接读写片上 Local Memory，无法直接访问全局内存 GM。DataCopy：AscendC 提供的内存拷贝内置函数，负责在全局内存。
本实训围绕具身智能工业视觉与物联监护开展，完成工业相机环境搭建、昇腾终端部署，实现摄像头 OCR 文字识别；在华为云 IoTDA 创建温湿度计、吸顶灯产品模拟设备通信；借助 CodeArts 完成智慧路灯项目的构建与部署。
本文展示了工业视觉与物联网融合的全流程应用：基于昇腾Atlas200IDKA2开发板，结合工业相机取流、OCR文字识别（RapidOCR）与目标检测，实现工业场景下产品标签识别与目标实时分析；通过MobaXterm与MVS工具构建视觉环境，完成摄像头接入与数据处理。同时，在华为云IoTDA平台完成温湿度计、吸顶灯等设备建模与模拟数据上报，并借助CodeArts实现智慧路灯应用的快速构建、部署与远程
本实训开展具身智能工业视觉与物联监护综合演练，使用海康工业相机，基于 Python 实现实时 OCR 文字识别；熟悉昇腾边缘终端模型部署。借助华为云 IoTDA 完成物模型配置与 MQTT 设备调试，通过 CodeArts 完成智慧路灯项目构建部署，打通视觉‑AI‑物联网业务链路，提升工程实践调试能力。
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本文基于具身智能与工业视觉技术，实现基于PaddleOCR的中文OCR实时识别系统。通过构建Python虚拟环境、配置昇腾终端与网络摄像机，完成非CUDA环境下CPU推理的快速编码与运行。系统支持中文文字识别、结果可视化及图像保存，结合IoTDA平台完成温湿度计与吸顶灯设备的产品建模、实例化及数据交互，并在CodeArts上实现智慧路灯应用的构建与部署，形成从感知到应用的完整工业视觉解决方案。
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