之前想用昇腾NPU训练个大模型，光配环境就搞了三天。后来发现cann-recipes-train这个仓库，它把训练脚本、配置文件、数据预处理全都准备好了，改改就能用。这篇文章就来讲讲怎么用这个仓库从零开始训练模型。

CANN与大模型推理：高效部署百亿参数语言模型的实践指南

【昇腾CANN】ops-transformer算子库深度解析：让大模型训练快起来

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接上一篇文章聊的 metadef，这篇说一个完整的话题：自定义算子怎么从零注册到昇腾 CANN 里，让 PyTorch 或者 TensorFlow 能直接调用。这个过程涉及到几个环节：算子实现（核函数）、元数据定义（metadef）、算子注册（OpLoader）、框架适配（PyTorch 的 autograd 或者 TensorFlow 的 op 包装）。哪一步出了问题，调用都会失败。

接上一篇文章聊的 metadef，这篇说一个完整的话题：自定义算子怎么从零注册到昇腾 CANN 里，让 PyTorch 或者 TensorFlow 能直接调用。这个过程涉及到几个环节：算子实现（核函数）、元数据定义（metadef）、算子注册（OpLoader）、框架适配（PyTorch 的 autograd 或者 TensorFlow 的 op 包装）。哪一步出了问题，调用都会失败。

写自定义算子的时候，加载阶段报错是最让人崩溃的——代码逻辑明明没问题，但 ACL 就是说 `format error` 或者 `schema mismatch`。这类问题大多数出在 metadef（元数据定义）上。metadef 描述了算子的接口规范，包括输入输出的 shape、dtype、format 等信息。如果自定义算子的实现和 metadef 描述对不上，ACL 在加载阶段就会拒绝。

写自定义算子的时候，加载阶段报错是最让人崩溃的——代码逻辑明明没问题，但 ACL 就是说 `format error` 或者 `schema mismatch`。这类问题大多数出在 metadef（元数据定义）上。metadef 描述了算子的接口规范，包括输入输出的 shape、dtype、format 等信息。如果自定义算子的实现和 metadef 描述对不上，ACL 在加载阶段就会拒绝。

之前做分子动力学模拟，用CPU跑一个2000原子的体系，1天只能跑2纳秒。后来迁到昇腾NPU，用ops-math和ATB优化，1天能跑50纳秒。这篇文章就来讲讲这个实战项目。

之前做分子动力学模拟，用CPU跑一个2000原子的体系，1天只能跑2纳秒。后来迁到昇腾NPU，用ops-math和ATB优化，1天能跑50纳秒。这篇文章就来讲讲这个实战项目。