本文介绍了昇腾NPU的MindIE推理引擎在大模型部署中的创新技术。通过ContinuousBatching技术实现动态批处理调度，类比俄罗斯方块填补计算空隙；采用PagedAttention机制分页管理KVCache，解决显存碎片问题。文章详细演示了如何使用MindIE部署LLaMA模型：从环境准备、配置文件修改到服务启动，并展示了兼容OpenAI API的调用方式。MindIE支持直接加载To

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精度调试是对开发者耐心的终极考验。宏观：利用 Loss 曲线判断发散趋势。中观：利用 PyTorch Hook 快速定位出现 NaN 的层级。微观：利用 NPU 硬件检测和 Dump 工具，揪出算子内部的溢出。基准：始终以 FP32 的 CPU/GPU 结果为金标准（Golden Data）。掌握了这套侦探技能，你就不会再被莫名其妙的 Loss NaN 吓倒，而是能冷静地找出真凶。

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摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季提供全场景算子开发课程，助力开发者技能提升。本期重点介绍SystemProfiling技术，通过硬件级性能分析突破算子优化瓶颈。文章详解如何采集NPU硬件指标（HBM带宽、频率功耗等），并指导解读波形数据诊断内存、算力等瓶颈。结合Roofline模型分析，帮助开发者从系统架构视角优化性能，实现从代码逻辑到硬件物理的思维跃迁。该技术是AI系统调优的关键技能，为

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摘要：2025年昇腾CANN训练营第二季提供全场景算子开发课程，助力开发者技能提升。本期重点介绍SystemProfiling技术，通过硬件级性能分析突破算子优化瓶颈。文章详解如何采集NPU硬件指标（HBM带宽、频率功耗等），并指导解读波形数据诊断内存、算力等瓶颈。结合Roofline模型分析，帮助开发者从系统架构视角优化性能，实现从代码逻辑到硬件物理的思维跃迁。该技术是AI系统调优的关键技能，为

摘要：2025年昇腾CANN训练营推出系列专题课程，助力开发者提升算子开发技能。本期重点解析如何优化Transpose/Permute算子性能，通过地址步长(Stride)和分块搬运技术将"乱序"转化为"有序"。核心方案包括：利用DataCopy的Stride机制实现高效数据搬运；采用分块转置策略；借助硬件特性如MTE3能力或Cube单元格式转换；创新性地将