在昇腾 NPU 上跑通 SDXL，绝不仅仅是一次简单的模型部署，而是一场针对国产异构算力的深度适配之旅。我们从最初的依赖冲突、转换脚本缺失，一路过关斩将，解决了 MindSpore 静态图编译的内存崩塌（OOM）和严格的类型精度（Type Mismatch）问题。最终，我们探索出了一条**“PyNative 动态图 + 在线权重加载 + 自动化补丁”的黄金路径。这条路径证明了：在面对超大参数模型时

在本次部署过程中，并非一帆风顺。以下是几个典型的“坑”及其解决方法，这也是本文最有价值的部分。通过本次在 GitCode Notebook 上的实操，我们成功实现了 Llama-2-7b 模型在昇腾 NPU 上的部署与推理。核心结论如下：环境就绪度高：使用官方提供的预置镜像（EulerOS + CANN + PyTorch），可以规避 90% 的底层驱动安装问题，让开发者专注于模型应用层。代码迁移

在大模型推理技术的竞逐中，SGLang 凭借其革命性的 RadixAttention 技术和高效的算子调度机制，正在成为高性能推理的新标杆。特别是在多轮对话和 Agent 智能体场景下，它对 KV Cache（键值缓存）的极致复用能力，使其在吞吐量表现上甚至超越了老牌强者 vLLM。本文将聚焦于国产算力底座——昇腾（Ascend）NPU，基于 GitCode Notebook 最新的Ubuntu

在大模型推理技术的竞逐中，SGLang 凭借其革命性的 RadixAttention 技术和高效的算子调度机制，正在成为高性能推理的新标杆。特别是在多轮对话和 Agent 智能体场景下，它对 KV Cache（键值缓存）的极致复用能力，使其在吞吐量表现上甚至超越了老牌强者 vLLM。本文将聚焦于国产算力底座——昇腾（Ascend）NPU，基于 GitCode Notebook 最新的Ubuntu

在大模型推理技术的竞逐中，SGLang 凭借其革命性的 RadixAttention 技术和高效的算子调度机制，正在成为高性能推理的新标杆。特别是在多轮对话和 Agent 智能体场景下，它对 KV Cache（键值缓存）的极致复用能力，使其在吞吐量表现上甚至超越了老牌强者 vLLM。本文将聚焦于国产算力底座——昇腾（Ascend）NPU，基于 GitCode Notebook 最新的Ubuntu

Wiki.js 是一款功能全面的维基平台，支持 Markdown 和 HTML 编辑，自带版本控制、权限管理和全文搜索，很适合企业搭建内部知识库、学校整理教学资料，或是科研团队归档研究成果。它的优势在于界面简洁、定制性强，还能通过 Docker 快速部署，省去复杂的环境配置。使用 Wiki.js 时感觉它的权限管理特别实用，能给不同成员设置编辑、只读等权限，避免文档被误改。不过初次配置时要注意数据

在本次适配过程中，我们遇到了几个典型的“水土不服”问题。这些问题在昇腾开发中非常具有代表性。通过本次实战，我们成功在 GitCode 昇腾 NPU 环境下跑通了 Qwen2.5-7B 这个“0-Day”模型。核心经验沉淀：适配的关键在于“版本对齐”：在异构计算领域，CANN 驱动、torch_npu插件、vLLM 分支版本三者必须严格对应。本次成功的关键在于选对了 CANN 8.0 的基础镜像。显

在本次适配过程中，我们遇到了几个典型的“水土不服”问题。这些问题在昇腾开发中非常具有代表性。通过本次实战，我们成功在 GitCode 昇腾 NPU 环境下跑通了 Qwen2.5-7B 这个“0-Day”模型。核心经验沉淀：适配的关键在于“版本对齐”：在异构计算领域，CANN 驱动、torch_npu插件、vLLM 分支版本三者必须严格对应。本次成功的关键在于选对了 CANN 8.0 的基础镜像。显

在本次适配过程中，我们遇到了几个典型的“水土不服”问题。这些问题在昇腾开发中非常具有代表性。通过本次实战，我们成功在 GitCode 昇腾 NPU 环境下跑通了 Qwen2.5-7B 这个“0-Day”模型。核心经验沉淀：适配的关键在于“版本对齐”：在异构计算领域，CANN 驱动、torch_npu插件、vLLM 分支版本三者必须严格对应。本次成功的关键在于选对了 CANN 8.0 的基础镜像。显

本文深入解析PyTorch Fully Sharded Data Parallel（FSDP）在昇腾AI处理器上的架构设计、实现原理与性能优化策略。通过对比FSDP1与FSDP2的架构演进，结合昇腾Atlas 800T A2处理器的硬件特性，系统分析。文章包含完整的昇腾环境配置指南、FSDP2迁移实战代码、性能瓶颈诊断方法论以及昇腾平台特有的优化技巧，为千亿参数大模型训练提供了一套完整的分布式训练