在深度学习跨越到万亿参数大模型时代后，单计算节点的算力早已无法满足需求，分布式并行计算成为必然选择。集合通信库（HCCL）作为 CANN 软件栈中负责多卡、多节点协同的核心组件，其性能直接决定了集群的线性加速比。HCCL 不仅要解决传统的数据并行梯度同步问题，更需应对模型并行、专家并行（MoE）中复杂的数据重组挑战。本文将从模型并行需求、算法动态选择、软硬协同优化、错误隔离机制以及图引擎协作五个维

在深度学习跨越到万亿参数大模型时代后，单计算节点的算力早已无法满足需求，分布式并行计算成为必然选择。集合通信库（HCCL）作为 CANN 软件栈中负责多卡、多节点协同的核心组件，其性能直接决定了集群的线性加速比。HCCL 不仅要解决传统的数据并行梯度同步问题，更需应对模型并行、专家并行（MoE）中复杂的数据重组挑战。本文将从模型并行需求、算法动态选择、软硬协同优化、错误隔离机制以及图引擎协作五个维

随着信号处理与频域学习（如 FNO 算子）的兴起，复数运算成为了 ops-math 必须攻克的难题。由于大多数深度学习加速器的硬件指令集是针对实数向量设计的，NPU 硬件往往没有原生的复数乘法指令。ops-math 通过软件模拟的方式，在不改变硬件架构的前提下，实现了高效的复数运算逻辑。复数aiba+ibaib与cidc+idcid的乘法遵循ac−bdiadbcac−bdiadbc规则。

随着信号处理与频域学习（如 FNO 算子）的兴起，复数运算成为了 ops-math 必须攻克的难题。由于大多数深度学习加速器的硬件指令集是针对实数向量设计的，NPU 硬件往往没有原生的复数乘法指令。ops-math 通过软件模拟的方式，在不改变硬件架构的前提下，实现了高效的复数运算逻辑。复数aiba+ibaib与cidc+idcid的乘法遵循ac−bdiadbcac−bdiadbc规则。

Runtime 在驱动层之上，扮演着系统状态的维护者和资源分配的仲裁者。通过维护 NPU 核心的上下文状态并最小化上下文切换的开销，Runtime 确保了推理服务能够以极低的延迟响应请求，同时通过严格的句柄和版本管理，保证了算子执行的稳定性和可靠性。CANN 组织链接Runtime 仓库链接。

断开网卡连接nmcli device disconnect＋网卡。删除网络链接 nmcli connection delete。修改网络链接nmcli connection modify。删除网卡设备nmcli device delete ＋网卡。添加网络链接nmcli connection add。查看网卡配置nmcli device shou 加网卡。删除网卡所有的ip配置ip address

DeepSeek系列通过不断优化和迭代，逐渐在推理能力、数学和编码能力、以及多模态处理等方面取得了显著进展。从V1到R1，各个版本的表现不断提升，同时也暴露出不同的局限性。随着DeepSeek-R1的开源和强化学习优化，未来DeepSeek系列有望在科研和商业应用中继续引领AI技术的发展。

DeepSeek系列通过不断优化和迭代，逐渐在推理能力、数学和编码能力、以及多模态处理等方面取得了显著进展。从V1到R1，各个版本的表现不断提升，同时也暴露出不同的局限性。随着DeepSeek-R1的开源和强化学习优化，未来DeepSeek系列有望在科研和商业应用中继续引领AI技术的发展。