摘要：分布式云原生技术正经历从"多云共存"到"多云融合"的变革，呈现三大趋势：多云多集群成为默认选项、AI原生运维与算力编排兴起、云边端一体化发展。本文系统介绍了开源平台Kurator的技术架构，包括其创新的"舰队"抽象层、智能调度算法和云边协同能力，通过实际案例展示了Kurator如何整合主流开源项目，构建面向未来的分布式云原生基础设施

本文详细介绍了多模态大模型InternVL3在昇腾AscendC平台的迁移优化全过程。通过分析模型5.1B参数的架构特性，提出了跨模态注意力机制优化、EmbeddingDenseGrad算子深度优化等关键技术方案。实验结果显示，优化后训练速度提升3.36倍，内存占用降低50%，同时保持99.6%的模型精度。文章还提供了混合精度训练、性能瓶颈分析等实用工具，为大规模多模态模型在异构平台的高效部署提供

本文深入探讨了华为CANN架构下AscendC算子与PyTorch生态的融合技术，提出了一套完整的七层软件栈解决方案。通过达芬奇3DCube计算单元、AscendC向量化编程和PyTorchAdapter桥接三大核心技术，实现了90%的CUDA算子迁移成本降低和89%的算子融合覆盖率。文章详细介绍了动态Shape融合、三级测试框架等关键技术，并提供了AddCustom算子融合实例、企业级测试方案和

本文系统解析Triton-on-Ascend在不同开发者场景下的差异化应用策略。针对算法研究员、工程实现工程师、性能优化专家三类典型开发者，分别制定从快速原型验证到极致性能压榨的技术路线。通过完整的场景化案例库和性能数据对比，为不同技术背景的开发者提供量身定制的解决方案，实现开发效率与运行性能的最佳平衡。算法研究员成功模式🎯目标：快速验证算法可行性⚡关键：最小化环境配置时间📊指标：算法收敛性、

本文深入探讨了基于AscendC的einsum算子开发全流程，从Einstein记法解析、计算图优化到AscendC核函数设计。通过将einsum从解释执行转变为编译优化，实现了112.11倍的性能提升。文章详细介绍了语法解析器、优化策略选择器、通用核函数框架和矩阵乘法特化实现，并提供了性能对比分析和实战开发指南。关键创新包括：三层设计哲学（解析-优化-实现）、多种计算优化策略选择、双缓冲流水线处

本文深度解析华为昇腾AI处理器算子调用的双接口设计：AcL（底层原生接口）与Aclnn（新一代描述性接口）。AcL提供精细控制但开发复杂，适合性能调优；Aclnn简化开发流程，支持自动优化，适合快速迭代。文章通过代码对比（Aclnn代码量减少75%）、性能数据（Aclnn重复执行延迟仅增加25%）和实战案例，展示两种接口的适用场景。同时提供企业级调优技巧（如混合接口策略、资源池化）和故障排查指南，

📝【摘要】本文系统阐述了昇腾AI处理器中动态Shape融合算子的关键技术，提出基于CANN架构的三维解决方案：1）动态Tiling机制实现运行时自适应分块；2）弹性Workspace内存管理；3）高效运行时参数传递。通过RMSNorm+SwiGLU融合算子的完整实现案例，验证单一二进制可适配B×S×H三维动态输入，实测性能较静态方案提升3.2倍。文章还涵盖企业级推荐系统优化实践（P99延迟降低5

本文深入解析了华为CANN架构中的算子融合技术，包含图融合和UB融合两大核心技术。通过数学等价变换和硬件亲和优化，算子融合能显著提升AI模型性能，实测在ResNet50等模型上可获得2-3倍加速。文章提供了完整的Conv+BN+ReLU融合代码示例、分步实现指南和常见问题解决方案，并分享了企业级应用案例。未来技术将向AI驱动的自动融合和跨平台统一方向发展。CANN算子融合技术通过软硬协同优化，为A

本文深入探讨了MoeGatingTopK在AscendC平台上的核内计算优化策略，通过向量化编程、双缓冲技术和内存层次优化等关键技术，实现了5.8倍的性能提升。文章详细解析了AscendC向量编程模型、指令级并行优化、流水线并行架构等核心技术，并提供了完整的代码实现和性能分析框架。在企业级万亿参数模型的实战案例中，优化后的单芯片吞吐量达到82.4K tokens/s，能效比提升至243.8 tok

本文深入剖析了昇腾AI处理器中AscendC编程模型的内存优化技术，重点解析了DoubleBuffer双缓冲机制和多级流水线设计。通过异构计算架构分析，揭示了如何通过计算与搬运的并发执行突破内存带宽限制。文章包含完整的矩阵乘法优化实现代码、性能对比数据（最高提升3.8倍）以及企业级推荐系统的实战案例。针对开发者提供了分步骤优化指南、常见问题解决方案和进阶技巧，并展望了AscendC的未来演进方向。