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随着大模型训练与推理、推荐系统及多模态应用等AI场景的爆发式发展，新一代AI芯片的算力突破已成为行业刚需。Ascend 950作为面向AI计算的新一代芯片，通过第三代DaVinci Core架构、灵衢互联技术以及MXFP4/MXFP8等低精度计算等特性支持，为AI应用提供了强大的算力底座。然而，硬件算力的充分释放离不开高效的软件栈支持。CANN作为昇腾AI处理器的异构计算架构，通过持续演进，已经形

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它通过重组循环内的操作顺序，让不同迭代的计算与内存传输重叠执行，从而实现计算与通信的并行化。在昇腾 NPU 算子开发中，共享内存的高效利用是突破性能瓶颈的关键：一方面，昇腾 NPU 将内存划分为多个层次并存在严苛的容量上限，内存资源极度稀缺，而计算过程中需要创建大量临时缓冲区用于存储中间计算结果。TileLang-Ascend Developer模式的发布，标志着一个关键的转折点：昇腾NPU的高性

CANN开源社区tilelang链接：https://gitcode.com/cann/cann-recipes-infer/tree/master/ops/tilelangTilelang-Ascend开源社区链接：https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend

为期五天的 TileLang-Ascend学习周 已于2月6日圆满落幕。课程自2月2日开播以来，吸引了众多开发者与算法工程师的持续关注与参与。在TileLang核心开发团队老师的带领下，我们从开发环境搭建出发，系统讲解了TileLang编程语法与Developer模式，并最终完成了从算子开发、编译调试到集成的完整工程实践闭环。

CANN开源社区tilelang链接：https://gitcode.com/cann/cann-recipes-infer/tree/master/ops/tilelangTilelang-Ascend开源社区链接：https://github.com/tile-ai/tilelang-ascend