《AscendC算子融合技术解析与实践》摘要：本文深入探讨了AscendC平台中算子融合技术在高性能计算中的应用。通过分析计算密度公式FLOPs/Bytes，指出Element-wise操作存在IO瓶颈问题。文章以AddRelu算子为例，对比传统单算子调度与融合方案，展示后者可减少50%IO数据量并提升带宽性能。详细介绍了融合算子的实现方法，包括UB空间规划、原地计算等关键技术，同时指出UB容量、

2025年昇腾CANN训练营第二季推出系列课程，助力开发者提升算子开发技能，参与可获认证证书及丰厚奖品。本文重点介绍图优化(GraphOptimization)中的自定义Pass开发技术，以ScopeFusionPass为例，详细讲解如何实现"Add+Relu"算子融合。内容包括：核心概念图解、ScopeFusionPass工作机制、实战编写自定义Pass（定义模式、执行融合、

在 AI 开发中，“能跑推理”和“能做训练”是两个完全不同的段位。对于推理，我们只需要实现 $Y = f(X)$。但对于训练，我们需要支持 PyTorch 的Autograd机制，这意味着我们要手写对应的反向算子：给定输出的梯度 $\frac{\partial L}{\partial Y}$（记为dy），计算输入的梯度 $\frac{\partial L}{\partial X}$（记为dx）和权

2025年昇腾CANN训练营第二季推出0基础入门、开发者案例等课程，助力开发者提升算子开发技能。本文以官方VectorAdd算子为例，深度解析AscendC开发范式。文章剖析了标准算子类的结构，包括初始化函数、核心处理函数和三级流水线设计，详细讲解了内存管理、队列通信等关键技术点。通过分析Init、Process、CopyIn、Compute、CopyOut等核心函数，总结出AscendC开发的三

GE 是昇腾软件栈中的“总指挥”。抽象层级：Ascend C 关注点（算子内部），GE 关注面（算子之间）。性能收益：通过图编译，消除 Host 调度开销，实现算子间的无缝衔接。开发模式：定义 IR -> 构建 Graph -> Session 运行。掌握了 GE 编程，你就具备了构建高性能推理引擎（如类似于 TensorRT 的应用）的能力。

摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季推出FlashDecoding专题课程，聚焦大模型推理中的Decode阶段性能优化。针对长上下文场景下Attention计算的访存瓶颈，提出KVCache切分策略(Split-K)，通过OnlineSoftmax数学公式实现分块结果的无损合并。课程详细讲解AscendC实现方案，包括Stage1分块计算和Stage2全局规约两个核心Kernel，并分析异步流

2025年昇腾CANN训练营第二季推出系列课程助力开发者提升算子开发技能。文章重点解析动态Shape算子开发，提出"液态金属架构"理念，通过InferShape、动态Tiling和Kernel执行三大模块实现二进制泛化。其中动态Tiling作为核心，在运行时根据真实输入Shape计算切分参数，Kernel代码则完全依赖这些参数执行。文章还探讨了非连续内存处理和极端Shape等进

摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季提供系列课程，帮助开发者提升算子开发技能，完成认证可获奖励。文章重点探讨了深度学习算子融合技术，提出利用C++模板元编程构建惰性求值引擎，通过表达式模板技术实现算子自动融合。详细介绍了TensorWrapper包装类、操作节点定义及简易DSL实现方法，最终利用AscendC指令实现高效计算。该方案将数学逻辑与底层指令解耦，通过模板展开优化计算图，显著提升开发

调试是一门侦探艺术，而不是试错运气。开发阶段：利用 CPU Twin + ASan，确保逻辑 100% 正确，内存 0 越界。联调阶段：利用 PRINTF（带核号过滤），验证数值精度和关键节点状态。疑难杂症：利用 CAModel 和 Timeline，透视硬件微观行为。不要害怕报错。每一个 Core Dump 都是 NPU 在试图告诉你：我不理解你的逻辑。通过调试工具听懂它的语言，你就能驾驭它。本

摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季推出0基础到进阶的算子开发课程，助力开发者提升技能。本文以3D检测网络中的Voxelization算子为例，详解其核心算法：通过哈希映射将离散点云转换为规则网格，处理动态输入和并发写入问题。重点展示了AscendC实现方案，包括原子操作处理冲突、随机内存访问优化等关键技术，并指出性能瓶颈及优化方向（如点云预排序）。该算子是检验AI芯片编程能力的重要案例，掌握