多模型编排解决复杂AI任务中单模型的局限性，通过协调多个模型的执行顺序、数据流转和资源分配。主要编排模式包括：1）串行编排（Pipeline），适用于严格依赖关系的场景，逻辑简单但延迟叠加；2）并行编排，适用于无依赖关系的任务，缩短总延迟但显存压力大；3）有向无环图（DAG）编排，支持复杂依赖关系，灵活性高但实现复杂。以CANN框架为例，串行编排器通过预处理、推理和后处理的链式调用实现多模型协同工

《昇腾NPU推理方式对比：ACL、ATC与Torch-NPU深度解析》摘要： 本文系统对比了昇腾NPU的三种主流推理方案。Torch-NPU直接加载PyTorch模型，开发便捷但性能一般，适合算法验证；ATC+ACL方案通过模型编译实现最优性能（3-4倍提升），适合生产部署；MindSpore Lite支持INT8量化，资源占用低，适用于边缘设备。文章提供了详细的技术指标对比（如ResNet50推

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