为了更高效地开发算子，昇腾平台近期提供了CATLASS算子模板库，本教程是模板库编程的基础入门介绍，从最基础的环境配置，到如何让昇腾芯片发挥最大性能，再到实际调试技巧，十二个章节层层递进。特别适合那些刚接触昇腾开发、但又不熟悉芯片编程的人。比如您不需要一开始就理解什么是"bank冲突"，但需要知道如何正确设置工具链。建议初学者先看第1-3章建立基础，再结合第11章和文末推荐的文档，逐步深入复杂场景

从昇腾全年技术工单中提炼了1000条经常被问的问题，其中与Deepseek部署相关的FAQ 31个。内容涵盖硬件资源配置（如Atlas 300I Duo卡显存分配）、性能优化（并发控制、NPU利用率提升）、环境配置（容器部署权限、驱动版本兼容）以及多机训练设置等场景。关键建议包括：合理调整并发参数避免性能瓶颈，确保驱动版本与硬件匹配，正确配置容器挂载路径，以及参考官方文档进行性能调优。

从昇腾全年技术工单中提炼了1000条经常被问的问题，其中与推理部署相关的FAQ 132个。请求超时：调整并发数或增加超时限制。环境冲突：检查并升级依赖库（如jedi、pandas）。 多机部署错误：确保ranktable文件中的设备ID唯一。 资源占用过高：优化模型配置（如cpuMemSize、batch_size）。 容器权限问题：调整K8S配置或检查目录权限。 模型兼容性：确认昇腾适配的模型列

想知道昇腾，不如先了解CANN，看它能否挑战CUDA。我们从昇腾全年工单中提炼了1000条FAQ，其中与CANN相关的就有271个；涵盖了CANN版本适配、AscendC算子开发、分布式训练、多机通信等常见场景。包括：如何确认Atlas设备适配的CANN版本；解决自定义算子空指针错误的方法；多卡训练中报错的排查步骤；HCCL集合通信库参数校验失败解决方案；多线程环境下ACL Lite API的使用

这是昇腾知识体系的配套预览材料。为了更高效地开发算子，昇腾平台近期提供了CATLASS算子模板库，本教程是模板库编程的基础入门介绍，从最基础的环境配置，到如何让昇腾芯片发挥最大性能，再到实际调试技巧，十二个章节层层递进。特别适合那些刚接触昇腾开发、但又不熟悉芯片编程的人。比如您不需要一开始就理解什么是"bank冲突"，但需要知道如何正确设置工具链。建议初学者先看第1-3章建立基础，再结合第11章和

我们从昇腾全年技术工单中提炼了1000条最常被问到的问题，其中与行业应用MindX相关的FAQ 119个，涵盖Ascend设备配置、MindX工具使用、Kubernetes调度等。包括：1.硬件测试与配置：如P2P测试失败、NPU标签配置、设备监控等。2.性能优化：针对MindIE服务超时、视频解码混乱等问题，提供并发控制、资源分配优化方案。3.环境部署问题：包括Ascend安装编码错误、Dock

本文介绍了昇腾NPU模型迁移的全流程与方法论，重点解析了迁移的价值、挑战及解决方案。主要内容包括： 迁移价值：昇腾NPU提供更高算力密度和能效比，如船脸识别模型迁移后推理速度提升100倍以上。 核心挑战：包括算子适配、动态Shape、精度差异和性能调优等问题，并给出了具体解决方案。 四阶段方法： 迁移分析：环境准备和兼容性核查 代码适配：CUDA接口替换和自定义算子开发 精度验证：功能验证和精度比

从昇腾全年技术工单中提炼了1000条经常被问的问题，其中与训练场景相关FAQ 94个。涵盖设备配置、性能优化、兼容性等。1.设备配置：如单机多容器通信、NPU设备指定、分布式训练初始化等解决方案。2.性能优化技巧：针对NPU利用率不足、运行速度慢、显存OOM等问题的优化建议。3.API兼容性：处理torch特定API不支持、模型迁移异常等情况。4.环境配置：解决依赖缺失、版本不匹配、环境变量设置等

昇腾GEMM类算子开发优化摘要 本文系统介绍了昇腾平台上GEMM类算子（包括SGEMM和CGEMM）的开发流程与优化方法。主要内容涵盖： 开发基础：详细讲解昇腾算子开发环境搭建、AIC/AIV混合编程模型及SPMD并行计算框架。 实现方法：分步骤展示矩阵乘算子的代码结构，包括Tiling数据分块策略和Kernel计算的实现要点。 优化技术：重点介绍双缓冲、内存对齐等核心优化策略，以及如何通过L2缓

我们从昇腾全年技术工单中提炼了1000条最常被问到的问题，其中硬件相关FAQ 166个，涵盖驱动安装、版本兼容性、系统适配等常见场景。关键问题包括：310系列芯片不支持训练（需改用910系列）、驱动与固件版本不匹配导致初始化失败（按先固件后驱动的顺序升级）、Ubuntu 24.04等新系统兼容性问题（建议使用LTS版本）、虚拟网卡冲突影响SSH连接（需禁用相关服务）等。特别提醒用户需严格遵循版本配