昇腾AI开发者。

2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。：Ascend C、RMSNorm、大语言模型、自定义算子、CANN 7.0、昇腾910B、向量化计算、PyTorch集成。在 LLa

在 Transformer 架构中，

本文通过实现INT4 GEMM算子✅ 如何在Ascend C中处理非标准数据类型（INT4）✅量化感知计算的完整流程（打包→解包→反量化→计算）✅分组量化与混合精度的工程实践✅ 为大模型推理提供极致性价比的解决方案掌握此技术后，你已具备参与国产大模型全栈优化的核心能力！

V1 → V2：反向传播不用重算 QK^T，训练速度提升 64%V2 → V3：针对 GQA 优化（不广播 KV，直接共享），GQA 模型训练速度再提升 13%V3 附加改进：双缓冲提升 SRAM 利用率、原生 FP8 KV Cache 支持、ALiBi 原生支持用 GQA/MQA 的模型（Llama-2-70B、Falcon-40B）→升 V3用标准 MHA 的模型（Llama-2-7B）→V2

昇腾CANN平台上的ops-transformer算子库近期验证了FlashAttention在多语言场景的优化方案，让多语言大模型的推理速度提升2.8倍，显存占用降低55%。跨语言应用面临独特挑战：不同语言的文本长度差异巨大（中文紧凑、英文松散、德语超长），标准FlashAttention的固定block_size策略无法自适应。新方案通过语言感知的动态分块和共享子词Embedding，让模型在

昇腾CANN平台上的ops-transformer算子库近期验证了FlashAttention与结构化剪枝的协同优化方案，让模型压缩率提升40%的同时精度损失控制在2%以内。传统剪枝方法独立于Attention计算，导致剪枝后的模型无法充分利用FlashAttention的稀疏计算优势。新方案在剪枝阶段就考虑Attention稀疏模式，让剪枝后的模型结构天然适配FlashAttention的分块计

FlashAttention通过梯度检查点、Flash-RLHF（共享K/V Cache）、PPO算法优化，让RLHF训练的显存降低88.8%，训练速度提升4.5倍，奖励分数提升5.7-6.6分。在昇腾NPU上，还有达芬奇架构感知梯度检查点、零拷贝K/V Cache共享、多AI Core负载均衡等独有优化。如果你在做RLHF训练（比如训练ChatGPT那样的对话模型），显存受限（<32GB），试试

FlashAttention通过梯度检查点、Flash-RLHF（共享K/V Cache）、PPO算法优化，让RLHF训练的显存降低88.8%，训练速度提升4.5倍，奖励分数提升5.7-6.6分。在昇腾NPU上，还有达芬奇架构感知梯度检查点、零拷贝K/V Cache共享、多AI Core负载均衡等独有优化。如果你在做RLHF训练（比如训练ChatGPT那样的对话模型），显存受限（<32GB），试试

FlashAttention通过梯度检查点、Flash-RLHF（共享K/V Cache）、PPO算法优化，让RLHF训练的显存降低88.8%，训练速度提升4.5倍，奖励分数提升5.7-6.6分。在昇腾NPU上，还有达芬奇架构感知梯度检查点、零拷贝K/V Cache共享、多AI Core负载均衡等独有优化。如果你在做RLHF训练（比如训练ChatGPT那样的对话模型），显存受限（<32GB），试试