摘要： 本文系统剖析了MoeGatingTopK融合算子在混合专家模型（MoE）中的核心作用，涵盖数学原理、AscendC实现及企业级部署全流程。作为CANN生态关键组件，该算子通过硬件协同优化（如DoubleBuffer、分块并行）实现专家路由的高效计算，支持万亿参数模型的低延迟推理。重点解析了TopK算法优化（O(n+klogk)复杂度）、负载均衡策略及分布式容错机制，并结合实战案例展示204

本文深入探讨了昇腾NPU生态下的性能优化方法论，重点介绍了torch_npu.profiler工具和科学Benchmark设计两大核心技术。通过真实案例剖析，揭示了性能测试中常见的"自嗨"陷阱，并提供了从微观算子优化到宏观系统调优的全套解决方案。文章详细讲解了如何利用三层数据关联的Profiler精准定位瓶颈，以及设计工业级Benchmark的黄金法则，包括预热策略、多形状覆盖

本文深入剖析Atlas300I/VPro AI加速卡在大模型训练中的实战应用。作者基于InternVL3千亿参数模型迁移经验，从硬件架构特性（达芬奇架构、内存层次）到模型移植关键步骤（梯度分片、混合精度训练），再到算子性能优化（内存对齐、向量化计算）进行了全面讲解。文章包含完整的矩阵乘示例代码、性能调优技巧（单卡78%利用率提升）以及企业级案例数据（训练时间从12.5s优化至2.3s）。特别强调故

摘要：本文深入解析基于华为昇腾CANN架构的高性能科学计算库AsNumpy，揭示其从传统CPU到NPU的计算范式变革。通过AscendC编程模型，AsNumpy在张量运算规模突破临界点时实现百倍加速，核心在于智能内存管理、高效算子调度及硬件级优化。文章详细拆解其架构设计，包括NPUArray双缓冲机制、AscendC内核实现原理，并通过图像卷积实例展示实际应用。同时探讨企业级优化策略，展望AI原生

摘要 本文深入解析了AscendC中自定义Tiling机制的核心原理与实践方法。Tiling作为NPU算子开发的"命门"，通过将大数据分块处理以适应芯片存储限制，显著提升计算效率。文章从静态与动态Tiling的对比入手，详细剖析了架构设计理念、核心算法实现和性能权衡。 重点内容包括： 动态Tiling结构体设计与Host-Device协作机制 实战案例：构建支持动态Shape的

本文深入解析昇腾CANN框架中的MlaProlog融合算子设计，重点探讨了其创新的三级流水线架构与硬件感知优化策略。该算子通过计算-存储平衡设计、Cube/Vector单元协同计算及智能分块算法，在昇腾达芬奇架构上实现了94%的计算利用率，相比传统实现性能提升3.4倍。文章详细阐述了从算子融合理念、流水线编排到企业级部署的全流程技术方案，并提供了故障排查指南。研究显示，MlaProlog在阿里巴巴

本文系统阐述了昇腾CANN性能剖析工具链的核心技术与实践方法。通过分层数据采集架构实现低开销高精度性能监测，重点分析了计算/内存瓶颈识别、流水线效率优化等关键技术。实战案例显示，采用系统化性能剖析可使算子优化效率提升300%，硬件利用率从45%提升至85%以上。文章详细介绍了从环境配置、数据采集到深度分析的完整流程，并提供了内存分块优化、双缓冲技术等具体优化策略。最后提出建立自动化性能测试框架和持

本文深入探讨了AscendC自定义算子与TensorFlow框架的集成与部署全流程，构建了从底层算子开发到上层模型部署的完整技术栈。主要内容包括：1）AscendC与TensorFlow的集成架构设计；2）TensorFlow自定义算子开发机制；3）完整的AscendC Sigmoid算子集成实现方案；4）性能优化与测试分析；5）企业级部署实践；6）故障排查与调试技巧。通过具体案例展示了如何实现3

昇腾NPU（Neural Processing Unit）作为华为自研的AI加速器，其架构设计体现了"软件定义硬件"与"硬件加速软件"的双向协同哲学。本文基于我十三年的芯片设计经验，深度解构昇腾达芬奇架构从抽象硬件模型到物理实现的完整技术栈。我们将揭示AI Core内部的Cube计算单元如何通过脉动阵列实现矩阵计算的硬件化，多级存储体系如何打破冯·诺依曼瓶颈，以及指令调度系统如何实现计算与搬运的完

架构理解：深入AI Core存储层次和计算单元核函数设计：掌握核函数编写规范和最佳实践性能优化：双缓冲、向量化、流水线等关键技术调试排查：企业级问题的系统化解决方法昇腾训练营简介：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