在AI模型部署过程中，即使使用了最先进的框架和硬件，性能不达预期、结果异常或运行崩溃等问题依然屡见不鲜。面对复杂的异构计算栈，开发者往往陷入“黑盒”困境——知道哪里慢，却不知为何慢；知道结果错，却不知错在哪。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为一套成熟的AI计算软件栈，不仅提供高性能执行能力，更内置了**全方位的调试与性能分析工具链**，

在AI模型部署过程中，即使使用了最先进的框架和硬件，性能不达预期、结果异常或运行崩溃等问题依然屡见不鲜。面对复杂的异构计算栈，开发者往往陷入“黑盒”困境——知道哪里慢，却不知为何慢；知道结果错，却不知错在哪。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为一套成熟的AI计算软件栈，不仅提供高性能执行能力，更内置了**全方位的调试与性能分析工具链**，

在人工智能技术飞速发展的今天，AIGC（AI Generated Content）已成为推动产业变革的核心引擎。从文本生成、图像创作到代码自动补全，AIGC正重塑内容生产方式。与此同时，**智能仓储系统**作为物流与供应链的关键环节，也亟需引入AI技术提升效率与准确性。本文将以 **CANN** 为技术底座，结合其强大的异构计算能力，展示如何通过AIGC实现内容自动化生成，并将其应用于智能仓库的视

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随着人工智能模型规模持续膨胀，单设备算力和内存已难以满足大模型（如LLaMA、Stable Diffusion）的推理需求。如何高效利用多AI加速单元（如多芯片、多卡）协同完成同一任务，成为提升吞吐与降低延迟的关键路径。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）不仅支持单设备极致优化，还提供了完整的多设备协同计算框架，涵盖设备管理、任务切分、通信调

随着人工智能模型规模持续膨胀，单设备算力和内存已难以满足大模型（如LLaMA、Stable Diffusion）的推理需求。如何高效利用多AI加速单元（如多芯片、多卡）协同完成同一任务，成为提升吞吐与降低延迟的关键路径。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）不仅支持单设备极致优化，还提供了完整的多设备协同计算框架，涵盖设备管理、任务切分、通信调

在AI模型推理性能优化中，**计算图层面的优化**往往比单个算子调优带来更显著的收益。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为一套面向异构AI加速器的软件栈，其核心优势之一便是强大的**图级优化能力**。本文将深入剖析CANN如何通过计算图分析、改写与融合，在不修改原始模型代码的前提下，实现端到端推理性能的数倍提升，并辅以可复现的代码示例和调

在AI模型推理性能优化中，**计算图层面的优化**往往比单个算子调优带来更显著的收益。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为一套面向异构AI加速器的软件栈，其核心优势之一便是强大的**图级优化能力**。本文将深入剖析CANN如何通过计算图分析、改写与融合，在不修改原始模型代码的前提下，实现端到端推理性能的数倍提升，并辅以可复现的代码示例和调

本文介绍了鸿蒙Electron跨平台开发解决方案，详细解析其技术原理、环境搭建、核心功能实现及打包发布流程。鸿蒙Electron深度融合Electron框架与鸿蒙系统特性，支持JavaScript调用鸿蒙原生API，实现一次开发多端部署。文章包含分布式数据管理、原生窗口操作等代码示例，并提供了从项目初始化到多平台打包的完整开发指南。该方案为开发者快速接入鸿蒙生态提供了高效途径，特别适合需要覆盖鸿蒙

摘要：本文系统介绍了AscendCL（昇腾计算语言）的架构设计和核心概念。AscendCL采用四层架构设计：应用层、API层、运行时层和驱动层，实现从上层业务到底层硬件的完整支持。重点解析了设备与上下文、流与同步、内存管理、模型与张量等关键概念，并展示了典型的AI推理任务流程。这种分层设计使开发者能专注于业务逻辑，同时充分发挥昇腾AI处理器的计算性能，为后续AscendCL编程实践奠定理论基础。