在人工智能迅猛发展的今天，大型语言模型（LLM）已成为内容创作、数据分析和自动化任务的核心驱动力。然而，不同模型在架构、训练数据和优化目标上的差异，导致其在处理相同任务时会产生风格、侧重点和准确性各不相同的输出。因此，如何高效、直观地对不同模型的输出进行横向对比，以选择最适合特定场景的模型，成为了一个亟待解决的课题。本文将详细拆解一个专为AI内容对比输出而设计的工作流，通过具体实例分析其构建逻辑、

如果这场交响乐的指挥节奏混乱，充满了不必要的停顿和等待，那么无论单个乐手（核函数）的技艺多么高超，最终的演出（端到端性能）也必然是缓慢而拖沓的。对于需要处理一批数据的任务，我们可以将其切分成多个数据块（Chunks），并使用至少三个Stream来构建流水线：一个用于将数据从主机拷贝到设备（H2D），一个用于计算，一个用于将结果从设备拷回主机（D2H）。这个过程增加了一次额外的内存拷贝。我们可以创建

当一个ONNX算子既不能直接映射，也无法被有效地分解时（例如，它是一个全新的、算法高度特化的操作），我们就遇到了**“算子不支持（Unsupported Operator）”**的情况。最后，CANN的运行时（Runtime）会接管这张执行图，按照优化的顺序，逐一调用TBE对算子进行JIT编译，生成二进制核函数，并下发到NPU的AI Core和AI CPU上执行。算子映射，是整个转换过程的“心脏”

当一个ONNX算子既不能直接映射，也无法被有效地分解时（例如，它是一个全新的、算法高度特化的操作），我们就遇到了**“算子不支持（Unsupported Operator）”**的情况。最后，CANN的运行时（Runtime）会接管这张执行图，按照优化的顺序，逐一调用TBE对算子进行JIT编译，生成二进制核函数，并下发到NPU的AI Core和AI CPU上执行。算子映射，是整个转换过程的“心脏”

AI大模型时代，我们往往惊叹于上层应用的强大，却很少有机会深入底层，去探究那些支撑起庞大模型的“砖石”——AI算子。回顾整个过程，我们从一个简单的Add算子出发，完整地体验了昇腾CANN算子开发的标准流程。”，但相信我，麻雀虽小，五脏俱全。通过实现它，我们能完整地走通CANN算子开发的整个流程，为后续更复杂的算子开发打下坚实的基础。等专题课程，无论你是哪个阶段的开发者，都能找到适合自己的路径，快速

AI大模型时代，我们往往惊叹于上层应用的强大，却很少有机会深入底层，去探究那些支撑起庞大模型的“砖石”——AI算子。回顾整个过程，我们从一个简单的Add算子出发，完整地体验了昇腾CANN算子开发的标准流程。”，但相信我，麻雀虽小，五脏俱全。通过实现它，我们能完整地走通CANN算子开发的整个流程，为后续更复杂的算子开发打下坚实的基础。等专题课程，无论你是哪个阶段的开发者，都能找到适合自己的路径，快速

AI大模型时代，我们往往惊叹于上层应用的强大，却很少有机会深入底层，去探究那些支撑起庞大模型的“砖石”——AI算子。回顾整个过程，我们从一个简单的Add算子出发，完整地体验了昇腾CANN算子开发的标准流程。”，但相信我，麻雀虽小，五脏俱全。通过实现它，我们能完整地走通CANN算子开发的整个流程，为后续更复杂的算子开发打下坚实的基础。等专题课程，无论你是哪个阶段的开发者，都能找到适合自己的路径，快速

焦虑的是，技术的迭代速度快到令人窒息。以昇腾为核心的国产AI计算体系正在蓬勃发展，从硬件、驱动、计算架构到AI框架，再到上层应用，一个完整的、自主可控的生态正在形成。我们将一起拨开应用层喧嚣的迷雾，深入到AI技术的“发动机舱”，探讨为什么在AI应用极度内卷的当下，掌握底层算子开发，才是那张能让你在未来立于不败之地的王牌。最近，我在“2025年昇腾CANN训练营第二季”的学习中，找到了一个让我心安，

焦虑的是，技术的迭代速度快到令人窒息。以昇腾为核心的国产AI计算体系正在蓬勃发展，从硬件、驱动、计算架构到AI框架，再到上层应用，一个完整的、自主可控的生态正在形成。我们将一起拨开应用层喧嚣的迷雾，深入到AI技术的“发动机舱”，探讨为什么在AI应用极度内卷的当下，掌握底层算子开发，才是那张能让你在未来立于不败之地的王牌。最近，我在“2025年昇腾CANN训练营第二季”的学习中，找到了一个让我心安，

我们正处在一个由生成式AI定义的激动人心的时代。Transformer架构为机器理解和生成语言提供了前所未有的能力，而大语言模型则将这种能力推向了令人惊叹的高度。对于我们这些技术从业者而言，这意味着一个巨大的机遇。我们不再仅仅是数据的分析者，我们正在成为新一代AI应用的构建者和指挥家。学习提示工程、掌握RAG架构、探索领域微调，这些将是未来几年最具价值的技能。这不再是一个关于机器将取代谁的故事，而