昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，运行时系统Runtime是连接上层框架和底层硬件的关键桥梁。很多人用PyTorch写模型，调用npu()把张量放到NPU上，调用forward执行前向计算，但这些操作背后发生了什么？张量是怎么从CPU内存传到NPU内存的？计算任务是怎么提交给NPU执行的？多个任务是怎么调度的？这些问题的答案都在R

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昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，图引擎GE可能是最核心但最容易被忽视的组件。很多人用PyTorch写模型，直接调用forward，以为这就是深度学习的全部。但实际上，你的PyTorch代码在执行之前，会经历一个复杂的编译过程：Python代码先转换成计算图，计算图经过一系列优化，最后生成NPU能执行的任务序列。GE就是这个编译过

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昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，昇腾CANN作为昇腾异构计算架构，分布式训练是它最重要的应用场景之一。当你从单卡训练扩展到多卡、多机训练时，第一个要面对的问题就是：梯度怎么同步？每个卡算出来的梯度要汇总，更新后的参数要广播，这些通信操作占用了大量的训练时间。如果通信不够快，多卡训练的加速比就上不去，甚至可能出现加卡反而变慢的情况。HCCL是昇腾CANN的集合通信库，对标NVIDIA的NCCL。