本文介绍了PyTorch模型在昇腾NPU平台的适配优化方法。通过BERT模型迁移和RoPE位置编码算子开发两个实战案例，展示了从基础迁移、精度验证到性能优化的完整流程。测试结果表明：自定义算子性能优异（RoPE算子耗时仅0.78ms），而复杂模型迁移需精细调优（BERT模型出现精度偏差）。文章总结出昇腾平台适配建议：优先优化计算密集型操作，采用渐进式迁移策略，利用平台提供的优化接口和精度保障体系，

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昇腾CANN推出CATLASS算子模板库，通过分层模块化设计优化GEMM类算子开发。该库将计算过程分解为Device、Kernel等5个层次，提供数据分块、计算单元配置等模块化组件，使开发效率提升50%以上。文章详细介绍了环境配置方法，并通过Transformer小批量矩阵乘法案例展示优化效果：批量32时性能提升2.05倍，且保持100%正确性。CATLASS显著降低了高性能算子开发门槛，特别适合

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随着万物互联与智能时代的到来，作为华为推出的面向全场景应用开发的现代编程语言，仓颉（Cangjie）自发布以来就备受关注。根据仓颉官方文档介绍，它融合了函数式、命令式与面向对象等多种编程范式，强调高效编程、安全可靠、轻松并发、卓越性能四大核心优势。

Hi，大家好，我是半亩花海。现对领域内一篇SCI一区TOP期刊论文进行阅读，文献记录如下。本文提出一种基于集成学习的多源域迁移学习方法，用于解决小样本实车数据下锂电池SOC估计难题。研究构建包含锂三元、磷酸铁锂电池和实车数据的多源域集，针对不同源域设计差异化预训练模型（BiLSTM适配实验室数据，CNN-LSTM适配实车数据），并创新性地采用LSBoost动态权重融合策略。实验表明，该方法在目标域