在后摩尔定律时代，通用处理器（CPU）的指令集架构（ISA）已难以满足深度神经网络（DNN）对张量（Tensor）并行计算的算力需求。专用领域架构（Domain Specific Architecture, DSA）应运而生，其中以华为昇腾（Ascend）AI处理器为代表的NPU（Neural Processing Unit）通过定制化的Cube与Vector计算单元，显著提升了能效比。然而，硬件

例如，一个循环的次数取决于某个张量的值，这将导致不同AI Core可能执行不同的代码路径或循环次数，造成严重的线程发散（Thread Divergence）和性能下降。你将具备驾驭真实世界中那些充满不确定性的、更复杂、更前沿AI模型的核心能力，从而在AI系统工程师的道路上，迈向更高的台阶。），我们必须使用AI CPU来实现。如果你渴望从处理静态数据的“工匠”，成长为驾驭动态世界的“架构师”，那么，

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，其底层算力支撑硬件的重要性日益凸显。传统的GPU方案之外，以华为昇腾（Ascend）为代表的NPU（神经网络处理单元）正成为业界关注的焦点。为了全面评估昇腾NPU在实际LLM应用中的性能表现，我们进行了一项针对性的深度测评。本次测评选用业界广泛应用的开源模型Llama-2-7b，在昇腾NPU平台上进行部署、测试与分析，旨在为开发者和决策者提供一份详实的核心性

掌握手动融合，意味着你不再仅仅是一个实现单一功能的“工匠”，而是升级为了一位能够从系统层面重构计算流、创造极致性能的“架构师”。，而是直接留在Local Memory中，紧接着进行BiasAdd和LeakyReLU的计算，直到最终结果产生，才一次性地写回Global Memory。这意味着，我们将亲自下场，以“图优化工程师”的视角，将多个算子的逻辑，手工合并到一个单一的Ascend C核函数中。在

它为开发者提供了一条清晰、高效的路径，能够以相对较低的工程改造-成本，将模型在昇腾硬件上的潜力充分释放出来，从而将实验室中的高精度模型，转化为生产环境中真正可用的高性能服务。是昇腾CANN的“心脏”。它是一个功能强大的模型编译器，接收来自主流深度学习框架（通过ONNX等中间格式）的模型，并针对昇腾硬件（如Ascend 910B）进行一系列深度优化，最终生成一个高度优化的、可直接在NPU上执行的离线

openEuler 是一款聚焦多样性计算的操作系统，支持服务器、嵌入式设备和云计算环境，安全性和稳定性都不错，很适合企业在智能驾驶、金融业务等关键领域使用，开发者也常用来搭建测试环境。它的模块化设计让适配不同硬件变得简单，内核优化也能保障任务可靠运行。使用 openEuler 时，发现它对硬件兼容性挺强，但远程管理起来有点麻烦。比如在调试嵌入式设备时，必须在局域网内操作，一旦离开这个环境，就没法实

Checkpoint 数据具有明显的历史消息无效的特性，如果发生积压时，只有最新的一条 Checkpoint 才有价值，这时可以使用 Pulsar 的压缩 Topic(Compaction Topic)，压缩 Topic 将 Checkpoint Topic 从日志流变为 KV 存储，仅保留每个 Key 的最新消息，自动清理历史版本，这样对比传统方案（扫描 S3 文件列表 → 排序 → 下载）需要

本文深入探讨了如何利用Rokid CXR-M SDK开发一套完整的智能家居语音控制系统。通过结合AR眼镜的语音识别、AI场景定制和实时显示能力，为用户提供无缝的家居控制体验。文章详细阐述了系统架构设计、手机端与眼镜端的协同机制、核心功能实现、性能优化策略，并提供了完整的代码实现示例，帮助开发者快速构建下一代智能家居交互界面。通过深入探索Rokid CXR-M SDK，我们成功构建了一个功能完善、性

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在算力正以前所未有的态势向网络边缘和设备终端下沉的今天，iSula 所展现出的这些特性——低于20MB的静态内存占用、百毫秒级的容器启动速度、以及每容器仅数十KB的管理开销——使其不再仅仅是容器化解决方案中的一个备选项，而是在特定场景下，尤其是资源受限场景下的更优解。使用 openEuler 长期支持版（LTS）不仅保证了软件源的稳定性和安全性，更重要的是，iSula作为 openEuler 生态