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摘要： 本文详细介绍了如何利用CANN Profiler工具链优化NPU模型性能。通过msprof采集算子耗时、内存访问、通信开销等数据，结合msprof_analysis进行数据分析，定位瓶颈（如内存带宽或通信延迟）。使用Chrome Trace可视化时间线，发现并发不足或依赖问题。实战案例中，LLaMa-2 7B推理的AI Core利用率从38%提升至72%，吞吐量从19.2 tokens/s

摘要：本文介绍了如何使用ATC工具将ONNX模型转换为NPU可执行的OM文件。ATC不仅进行格式转换，还涉及算子验证、图优化和量化处理。文章详细讲解了ATC命令行使用方法，包括静态/动态shape转换、精度模式选择（fp16/fp32）、算子融合优化以及AIPP预处理模块配置。通过实际案例说明常见问题（如动态shape报错）和性能优化技巧，帮助开发者高效部署模型到NPU硬件。

本文介绍了如何直接使用CANN的ACL运行时API在NPU上调用算子，绕过深度学习框架构建轻量级推理引擎。ACL提供设备管理、内存分配、算子调用等核心功能，适用于嵌入式设备等低开销场景。文章详细讲解了ACL编程模型，包括矩阵相加示例、内存管理策略（普通分配与大页内存）、Host与NPU数据传输方法，以及多流并发和事件同步机制。通过显式控制内存生命周期和流管理，开发者可以构建高效的自研推理引擎，特别

本文深入解析了CANN的图引擎（GE）如何将Python计算图编译为NPU可执行指令的全流程。GE作为连接深度学习框架与NPU硬件的核心引擎，主要完成四大关键任务：图构建、图优化、图切分和任务下发。其中重点介绍了GE的三大核心技术：算子融合（如将Conv2D+BatchNorm融合可减少50%延迟）、内存优化（通过生命周期分析和内存复用降低峰值内存）以及分布式场景下的图切分逻辑（自动插入通信算子）

华为昇腾NPU采用自研Da Vinci架构，通过专用计算单元（矩阵/向量/标量分离）、大容量片上内存和稀疏计算优化，显著提升AI推理性能。其AI Core包含Cube Unit（256TFLOPS fp16）、Vector Unit和Scalar Unit，配合HBM高带宽内存，相比GPU更适合AI工作负载。实测LLaMA-2 7B推理中，昇腾910延迟28ms，接近A100的22ms。关键优势在

华为昇腾NPU采用自研Da Vinci架构，通过专用计算单元（矩阵/向量/标量分离）、大容量片上内存和稀疏计算优化，显著提升AI推理性能。其AI Core包含Cube Unit（256TFLOPS fp16）、Vector Unit和Scalar Unit，配合HBM高带宽内存，相比GPU更适合AI工作负载。实测LLaMA-2 7B推理中，昇腾910延迟28ms，接近A100的22ms。关键优势在

华为昇腾NPU采用自研Da Vinci架构，通过专用计算单元（矩阵/向量/标量分离）、大容量片上内存和稀疏计算优化，显著提升AI推理性能。其AI Core包含Cube Unit（256TFLOPS fp16）、Vector Unit和Scalar Unit，配合HBM高带宽内存，相比GPU更适合AI工作负载。实测LLaMA-2 7B推理中，昇腾910延迟28ms，接近A100的22ms。关键优势在

本文介绍了华为 torch_npu 扩展包如何实现 PyTorch 在 NPU 上的运行支持。主要内容包括：1）torch_npu 通过注册 NPU 后端、算子映射和内存管理三大功能，将 PyTorch 算子转发到 CANN 执行；2）详细解析了算子调度机制、内存管理实现及分布式训练的 HCCL 后端配置；3）提供了 LLaMA-2 7B 模型在 NPU 上的微调实战案例。文章指出，虽然理论上只需

ATB：Transformer模型推理加速利器 摘要：ATB（ascend-transformer-boost）是针对Transformer类模型的NPU推理加速库，通过三大核心技术显著提升性能：1）算子融合将多个小算子合并为单一算子，减少内存读写次数，使LLaMA-2 70B模型单token处理时间从80ms降至32ms；2）智能KV Cache管理实现分页存储、共享机制和增量更新，支持batc