本文深入剖析了CANN项目中ops-cv模块的双线性插值优化技术，通过硬件指令映射实现12倍性能提升。重点解析了bilinear.cpp中的向量化实现方法，包括SIMD架构利用、内存访问优化和精度保持策略。文章提供完整代码示例和性能对比数据，展示了在4K图像处理场景下从42.3ms优化到3.5ms的实践成果。同时给出了企业级部署案例和故障排查指南，为高性能图像处理提供了从原理到实践的完整解决方案。

本文深入解析了CANN项目中Transformer模型的Attention算子融合技术，通过将QKV拼接、Softmax和MatMul三个算子融合为一个超级算子，显著提升了推理性能。在Qwen-7B模型上实测显示，该技术使推理延迟降低35%，KernelLaunch次数从15次降至3次。文章详细剖析了源码实现原理、性能优化策略，并提供了实战应用指南，包括环境配置、模型集成和性能测试方法。同时分享了

本文深度解析CANN任务调度器架构，从任务队列管理到硬件调度交互，揭示大规模AI计算任务的并发执行奥秘。重点剖析多级任务队列动态优先级调度负载感知均衡三大核心技术，展示如何实现万级任务并发调度。结合真实调度算法和性能数据，为分布式AI系统提供生产级任务调度范式。通过对CANN任务调度器的深度解析，我们看到了现代AI系统高并发调度的工程艺术。优秀的调度器不仅是任务执行引擎，更是系统性能的指挥中心。未

本文深度解析CANN任务调度器架构，从任务队列管理到硬件调度交互，揭示大规模AI计算任务的并发执行奥秘。重点剖析多级任务队列动态优先级调度负载感知均衡三大核心技术，展示如何实现万级任务并发调度。结合真实调度算法和性能数据，为分布式AI系统提供生产级任务调度范式。通过对CANN任务调度器的深度解析，我们看到了现代AI系统高并发调度的工程艺术。优秀的调度器不仅是任务执行引擎，更是系统性能的指挥中心。未

本文系统阐述了AscendC算子工程的创建流程与架构设计，涵盖从原型定义到编译部署的全链路开发。重点分析了标准算子工程的分层架构（Host/Kernel分离）与异构编译原理，通过Matmul等案例详细解析工程模板选择、目录结构设计及构建系统实现。文章还分享了企业级开发经验，包括多算子协同管理、依赖控制与CI/CD实践，并针对常见问题提供解决方案。特别强调工程化能力对生产级算子开发的关键作用，指出清

本文系统介绍AscendC编程全流程，涵盖环境搭建到算子开发的完整技术路径。通过向量加法、矩阵乘法和深度可分离卷积三大实战案例，详细展示如何利用达芬奇架构特性实现3-8倍性能提升。文章提供5个可运行示例，包含分步实现指南、性能优化技巧和故障排查方案，帮助开发者充分发挥昇腾AI处理器潜力。关键优化点包括硬件亲和性设计、显式内存控制、流水线并行和多核协同等，实测显示优化后AICore利用率可达85%以

本文深入探讨了昇腾AI处理器上MlaProlog算子的技术实现与优化策略。通过分析AscendNPU达芬奇架构特性，揭示了融合算子相比传统实现3-5倍的性能提升关键：三级流水线架构、双缓冲机制和计算单元协同。文章详细展示了从Python DSL描述到AscendC代码生成的完整流程，并提供了实战案例和性能调优技巧。特别指出下一代算子开发将向声明式编程、AI自动优化和跨平台统一抽象演进。最后介绍了昇

本文基于昇腾CANN开发经验，深入解析算子融合技术在千亿参数多模态模型InternVL3中的应用。通过FlashAttention融合、FFN层融合等关键技术，结合AscendC实现和Atlas300I/VPro实测数据，展示了算子融合如何实现3-5倍训练加速。文章系统阐述了从融合模式识别、计算图重构到内存访问优化的全流程技术方案，并提供了自动化融合框架设计思路。实测数据显示，融合后内存占用减少5

本文系统阐述了AscendC算子分析的理论框架与实践方法，提出了基于计算特征、数据特征和内存访问模式的三维分析模型。通过性能三角模型量化计算密度、内存带宽和并行度，结合昇腾硬件架构特性，为算子性能优化提供科学依据。文章详细解析了Matmul等典型算子的分析流程，展示了如何通过计算模式识别、数据重用分析和内存瓶颈诊断实现性能提升。针对动态Shape和融合算子等复杂场景，提出了自适应分析方法。最后，作

本文系统解析基于AscendC开发AI芯片融合算子的技术方案。以LayerNorm+GEMM融合算子为例，详细阐述从算子原型设计、AscendC内核实现到PyTorch集成的全流程，包含5个架构图与实测性能数据。关键点：1）融合算子可提升32%性能，减少16MB显存占用；2）通过Tiling策略优化实现89%带宽利用率；3）企业案例显示推理延迟从52ms降至18ms。文章还分享了调试技巧、常见问题