随着大语言模型（LLM）和多模态AI系统的广泛应用，**Transformer架构**已成为现代AI应用的核心。然而，标准实现往往难以在实际硬件上发挥最佳性能——频繁的内核启动、冗余的内存读写、未优化的Attention计算，都会导致吞吐下降与延迟升高。

在深度学习和高性能计算领域，数学运算是所有复杂算法的基础。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向AI场景的异构计算架构，其`ops-math`算子库提供了丰富、高效的基础数学运算接口，是构建高性能AI应用的基石。

在深度学习和高性能计算领域，数学运算是所有复杂算法的基础。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向AI场景的异构计算架构，其`ops-math`算子库提供了丰富、高效的基础数学运算接口，是构建高性能AI应用的基石。

飞算JavaAI专业版推出"项目文档生成器"功能，只需一键运行即可将源码自动转化为12章节规范文档，大幅提升开发效率。该工具通过深度代码分析生成符合工程规范的交付级文档，包含接口说明、表结构、部署配置等细节，比手动编写更全面准确。每月仅需9.9元，可节省3天文档编写时间，帮助开发者专注核心代码开发。目前开放试用并推出优惠活动。

本文全面验证了openEuler在多核并行计算场景下的卓越表现。测试数据表明，openEuler 25.09的多核调度算法非常高效，在4核环境下能够实现超过4倍的线性加速比（sysbench测试达到4.61x），CPU核心利用率均衡，没有明显的调度瓶颈

本文深度解析昇腾CANN开源仓架构设计与核心能力，分享13年异构计算实战经验。内容涵盖CANN分层架构、AscendC核函数开发、性能优化方法论，提供完整编译部署指南与故障排查方案。关键亮点包括：1）软硬协同的CANN中枢架构解析；2）SPMD并行编程实战案例；3）内存对齐/算子融合等性能调优技巧；4）msprof工具链深度使用方法。通过实测数据展示GroupGEMM算子性能提升23.5%的优化过

Catlass实际架构包括：Device层屏蔽Host调用差异，Kernel层实现并行逻辑（如AICore上BlockTileM/BlockTileN循环），Block层封装BlockMmad（矩阵乘累加）、BlockEpilogue（后处理）等组件，Tile层支持灵活分片设置，Basic层对接昇腾硬件指令（如AscendC::Mmad）：GroupGEMM的精髓在于“一次内核启动处理所有矩阵组”

本文全面验证了openEuler在多核并行计算场景下的卓越表现。测试数据表明，openEuler 25.09的多核调度算法非常高效，在4核环境下能够实现超过4倍的线性加速比（sysbench测试达到4.61x），CPU核心利用率均衡，没有明显的调度瓶颈

Perplexica是一款开源AI搜索引擎，能深入挖掘网络信息并整理成简洁报告，支持自定义标签和多种搜索模式。通过Docker可快速部署，使用cpolar解决局域网限制后，可实现远程访问。它提供多种搜索资源选择，需配置模型设置后即可使用。cpolar还能配置固定二级子域名，方便长期稳定访问。Perplexica显著提升信息检索效率，适合各类查询需求。

本文介绍了在openEuler 25.09系统上使用Docker快速部署LocalAI本地推理环境的方法。LocalAI是一个兼容OpenAI API的开源推理引擎，支持多种模型格式。文章详细说明了从安装Docker、配置镜像加速到下载Llama-2-7B-Chat模型并启动服务的完整流程，重点解决了模型路径配置等常见问题。通过openEuler系统对容器技术的优化，模型加载速度可提升15-20%