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

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。训练营重点讲解图神经网络(GNN)的Message Passing机制，其核心是通过Gather-Scatter操作实现节点间信息传递。课程详细介绍了AscendC实现GNN算子的方法，包括Kernel类定义、计算流程及性能优化策略，如索引排序和稀疏矩阵乘法转换。掌握这些技术可优化AlphaFold等前沿模型，完成课程可获

2025年昇腾CANN训练营第二季推出GNN算子开发专题课程，帮助开发者掌握图神经网络核心算法。GNN通过消息传递机制实现节点特征更新，工程实现中采用边表(COO格式)替代邻接矩阵。课程详细讲解了基于AscendC的Scatter-Gather范式实现，包括Kernel类定义、核心计算逻辑和性能优化策略，如索引排序和稀疏矩阵乘法转换。训练营提供从0基础到进阶的系列课程，完成认证可获得证书及华为设备

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。训练营提供0基础入门、码力全开特辑等专题，完成AscendC算子中级认证可获得证书及抽奖机会。文章对比了昇腾算子开发的两种范式：基于Python的TIK/TBE和基于C++的AscendC，通过VectorAdd算子实例展示其差异。TIK需要手动计算参数，类似"汇编级Python"；而AscendC采用

摘要：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，完成认证可获奖励。本文重点解析DeepSeek提出的MLA（Multi-Head Latent Attention）技术，通过低秩投影压缩KV缓存，显著降低显存占用。文章详细阐述MLA的核心算法原理，包括RoPE解耦和矩阵吸收技巧，并展示如何使用AscendC实现融合算子FusedMLA Kernel，通过双路Att

摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季提供从0基础到进阶的算子开发课程，完成认证可获得证书及奖品。本文重点解析AI芯片中随机数生成的工程难题，介绍Philox算法如何在确定性硬件上实现并行伪随机数生成，并以Dropout算子开发为例，展示AscendC实现过程，包括核心逻辑、代码实现及性能优化技巧。文章最后预告下期将探讨零代码算子融合技术。（149字）