- @weixin_43970743
简介
我是bug菌，CSDN | 掘金 | InfoQ | 51CTO | 华为云 | 阿里云 | 腾讯云 等社区博客专家，C站博客之星Top30，华为云多年度十佳博主，掘金多年度人气作者Top40，掘金等各大社区平台签约作者，51CTO年度博主Top12，掘金/InfoQ/51CTO等社区优质创作者；全网粉丝合计 30w+；更多精彩福利点击这里；硬核微信公众号「猿圈奇妙屋」，欢迎你的加入！免费白嫖最新BAT互联网公司面试真题、4000G PDF电子书籍、简历模板等海量资料，你想要的我都有，关键是你不来拿。
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🏆 本文收录于 《YOLOv8实战：从入门到深度优化》，该专栏持续复现网络上各种热门内容(全网YOLO改进最全最新的专栏，质量分97分+，全网顶流)，改进内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB检测)。且专栏会随订阅人数上升而涨价(毕竟不断更新)，当前性价比极高，有一定的参考&学习价值，部分内容会基于现有的国内外顶尖人工智能AIGC等AI大模型技术总结改进而来，嘎嘎硬核。 ✨ 特惠福利
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本文深入解析华为CANN架构中的AscendCL(ACL)接口，探讨如何通过Device、Context、Stream和Event四大核心组件实现高效的异步任务调度。在AI开发面临"算力调度"挑战的背景下，ACL为开发者提供了直接操控NPU硬件资源的能力，突破了上层框架的局限性。文章首先介绍CANN架构的分层设计和ACL的定位，强调其作为统一API接口的重要性；随后重点剖析资源
本文提出了一种基于CANN架构的AI视觉全流程加速方案，通过将YOLOv5模型的预处理和后处理操作下沉至昇腾NPU执行，解决了传统方案中CPU与NPU间数据搬运带来的性能瓶颈。文章详细介绍了利用AscendCL接口、AIPP预处理和自定义算子技术实现"NPU全流程"加速的方法，并通过性能对比实验证明，该方案能显著降低CPU占用率（从95%降至XX%），提升端到端帧率（从19.9
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