正在用昇腾NPU 跑大模型推理，被以下几个问题困扰？别急着加 GPU。换个 attention 算子就能解决。ops-transformer 仓库（https://atomgit.com/cann/ops-transformer）里的 FlashAttention 算子，把 PyTorch 原生 attention 换成它，延迟直接砍到 1/3，显存占用降到原来的 1/5。这篇文章手把手带你从零开

Flutter状态管理是应用开发的核心命题，本文系统讲解了从基础到进阶的解决方案。首先区分了局部状态（StatefulWidget+setState）和全局状态（Provider/Bloc/GetX）的不同管理策略，针对局部状态推荐使用ValueNotifier优化性能。重点分析了主流框架Provider的实现原理，通过ChangeNotifier实现响应式状态共享，并以主题切换为例演示了状态定义

摘要： 本文提供鸿蒙 Electron 快速入门指南，10分钟实现基础应用开发。基于已配置的环境（Node.js/HarmonyOS 4.0+/DevEco Studio），通过脚手架创建项目（含Vue模板），完成核心功能：1）渲染进程调用主进程API获取系统信息；2）界面交互展示。详细步骤涵盖4个关键文件修改：主进程监听通信（index.ts）、预加载脚本暴露接口（preload.js）、Vue

摘要： 本文提供鸿蒙 Electron 快速入门指南，10分钟实现基础应用开发。基于已配置的环境（Node.js/HarmonyOS 4.0+/DevEco Studio），通过脚手架创建项目（含Vue模板），完成核心功能：1）渲染进程调用主进程API获取系统信息；2）界面交互展示。详细步骤涵盖4个关键文件修改：主进程监听通信（index.ts）、预加载脚本暴露接口（preload.js）、Vue

本文介绍了鸿蒙Electron应用中网络请求的实战方案，重点解决HTTP/HTTPS调用、跨域问题和异常处理等核心需求。文章首先强调了鸿蒙系统的权限管控特性，包括必须声明的网络权限和域名白名单配置。随后提出"主进程代理"的推荐架构，通过主进程处理请求来规避渲染进程的跨域限制。详细讲解了axios实例的创建与拦截器配置，包括请求头处理、认证token自动添加、超时重试机制和统一异

想把 LLaMA 的上下文从 4K 拉到 32K，但一跑就 OOM？别急着换模型。FlashAttention 的分块机制配合 ops-transformer 的 chunked prefill，让你在昇腾NPU 上跑 32K 上下文成为可能。这篇文章手把手带你配置长上下文环境，30 分钟搞定。

正在用昇腾NPU 跑大模型推理，被以下几个问题困扰？别急着加 GPU。换个 attention 算子就能解决。ops-transformer 仓库（https://atomgit.com/cann/ops-transformer）里的 FlashAttention 算子，把 PyTorch 原生 attention 换成它，延迟直接砍到 1/3，显存占用降到原来的 1/5。这篇文章手把手带你从零开

第一次在昇腾NPU 上跑 LLaMA-13B 的时候，显存爆了。不是模型太大，是 attention 计算中间存了一大堆临时矩阵，把 HBM（高带宽内存）撑到爆。那会还没用 ops-transformer 的 FlashAttention，用的是 PyTorch 原生的。后来翻 ops-transformer 的代码才发现，人家根本不存那些中间矩阵——直接在 SRAM（静态随机存取存储器）里把活干

之前帮一个团队排查大模型训练显存溢出的问题，拿到profiling数据一看，Attention 层的 HBM 访存占了整条流水线 60% 以上的带宽。这不是算力不够——是数据搬得太频繁了。标准的 Attention 实现会先算一个完整的 QK^T 矩阵存到显存，再算 Softmax，再乘 V——每一步都涉及 HBM 的读写。FlashAttention 做的事情是把这套流程拆成小块（tile），在

你遇到过一个场景吗——模型在GPU上跑得好好的，搬到昇腾NPU上，Attention层直接Segmentation Fault。报错信息只有一行core dump，百度Google都搜不到。你翻遍了官方文档，最后在cann-learning-hub的一个讨论帖里，看到有人把ops-transformer的FlashAttention接入代码贴了出来。这篇文章就是那个帖子的完整版。