计算图优化：从运行时解释到编译期优化，性能提升2-3个数量级硬件感知设计：针对NPU架构特化的内存访问模式和计算流水线智能策略选择：基于计算特征的自动优化策略选择昇腾训练营简介：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

本文深入解析Triton-on-Ascend平台的自动调优技术体系，展示其在昇腾AI处理器上的优化效果。通过智能参数空间探索、贝叶斯优化和多目标优化等核心算法，自动调优相比手工调优可提升算子性能60%以上。文章包含矩阵乘法和卷积算子的完整调优案例，以及推荐系统、大语言模型等实战场景的优化数据。实测显示，自动调优在不同类型算子上可获得57%-64%的性能提升，同时提供故障诊断工具和最佳实践指导。最后

本文深入探讨基于AscendC的大词表EmbeddingLookup算子优化技术，提出通过分块内存访问、动态批处理流水线和混合精度压缩三大核心技术，实现100GB词表加载延迟降低72%、QPS提升3.8倍，并在FP16下保持<0.2%精度损失。关键技术包括三级流水线+双缓冲机制（85%硬件利用率）、向量化Gather操作（95%UB命中率）和动态Shape支持。文章提供BERT-Large优

摘要：本文深入解析Triton编译器在昇腾CANN生态中的应用，揭示从Python代码到Ascend硬件指令的完整编译流程。文章首先打破对Triton作为"Python装饰器"的认知误区，详细剖析其分层编译架构；随后通过向量加法等实例，展示Triton IR到昇腾后端的Lowering过程；提供Swish算子的完整开发示例，包括BLOCK_SIZE调优等实践技巧；最后展望Tri

本文深入探讨基于Ascend C工具链的MlaProlog算子性能调优方法论。通过系统介绍性能分析工具链概览，详细解析典型性能瓶颈模式识别技术，并结合实际案例展示基于Profiling数据的迭代优化流程。文章重点探讨关键参数（Tiling策略、Pipe Depth等）的敏感度分析，提供达到理论峰值性能的实践路径，为AI开发者提供从基础理论到高级优化的完整性能调优解决方案。本文系统性地介绍了MlaP

调试能力是区分“能跑通的代码”和“能上线的算子”的唯一标准。那些年我见过最离谱的Bug，从AI Core神秘静默崩溃，到结果误差在第七位小数点后随机波动。这篇文章，我不给你列枯燥的错误码清单，我要给你一套能带走的“破案工具箱”和“刑侦思维”。第一，“结果错了，为啥？​ 我们将用二分法+ASAN+GDB三板斧，从海量代码中定位幽灵访越界。第二，“跑得太慢，卡在哪？​ 我们将深入Ascend Insi

本文基于CANN量化Matmul开发样例技术文档中动态量化和精度适配相关技术，深度解析PerToken量化技术在Ascend C中的实现原理。重点探讨动态精度适配（Dynamic Precision Adaptation）Token级量化（Token-wise Quantization）在线校准（Online Calibration）​ 等核心技术。结合素材中NPU硬件特性和大模型推理需求，详细分

本文深入解析CANN架构中的混合计算模型与控制(MCMC)技术，提出三大核心技术突破：1）动态计算路径选择实现4.2倍性能提升；2）多层次资源管理架构使资源利用率达92%；3）混合精度协调算法平衡计算效率与精度损失。通过状态机模型、计算图智能划分、动态资源调整等创新设计，MCMC成功应用于万亿参数模型训练，将收敛时间从28天缩短至10天。文章提供完整的算法实现代码、性能监控体系和故障诊断框架，为A

本文系统探讨了昇腾AscendC融合算子的工程化测试策略，提出基于测试金字塔模型的全流程质量保障方案。通过分层测试架构设计，覆盖核函数单元测试到框架集成的各环节，并实现容器化部署环境。重点展示了RMSNorm+SwiGLU融合算子的单元测试实现、多核协同测试框架及性能基准测试体系。基于GitLab CI构建的CI/CD流水线将测试周期从周级缩短至小时级，缺陷逃逸率降低至5%以下。企业级实践案例表明

真正的高性能计算不是关于编写代码，而是关于理解数据在硬件中的流动。Ascend C Kernel的设计精髓在于，它既提供了足够的抽象来保持开发效率，又保留了必要的控制力来实现极致性能。数据局部性优先：90%的性能问题源于内存访问并行暴露最大化：让硬件看到所有可并行的机会平衡的艺术：在抽象与控制之间找到最佳平衡点随着大模型时代的到来，算子开发正从"专家技能"变为"工程师必备"。掌握Ascend C