- 博客(4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 向下扎根：AI 内卷时代，算子开发为何成为核心竞争力护城河？
摘要：本文探讨了AI时代开发者如何构建核心竞争力，提出深耕底层技术——特别是算子开发——是应对应用层竞争加剧的关键出路。文章分析了应用层开发的三大瓶颈：性能优化壁垒、算法创新枷锁和职业替代风险，指出CANN架构和AscendC工具为开发者提供了突破这些限制的技术路径。通过解析算子开发全流程和案例，展示了如何实现从"API调用者"到"底层构建者"的转变。文章强调当前正是布局算子开发的黄金期，推荐通过2025年昇腾CANN训练营第二季系统培养这一核心能力，在国产AI生态崛
2025-11-20 16:20:46
1236
1
原创 多核协同的艺术：CANN 规约算子开发中的同步与共享内存技术
在中声明一个数组，用于存储所有 Core 的局部结果。数组大小需不小于参与并行的 Core 数量（block_num// __gm__ 关键字标识该数组位于Global Memory如果说 SPMD 模型解决了 "如何让多个核同时干活" 的问题，那么共享内存与同步机制则解决了 "如何让多个核协同干好复杂活" 的问题。从功能上，能够实现依赖全局信息的复杂算子，突破基础并行的功能边界；从性能上，能够通过分层规约、向量加速等优化，最大化释放 NPU 的多核算力；
2025-11-20 16:18:54
855
原创 从调包到造核：CANN 训练营让我吃透 Ascend C 异构编程
在 AI 开发领域，多数开发者习惯于依赖深度学习框架的高层 API 完成模型训练与推理，这种 "调包式" 开发虽能快速实现业务需求，却难以触及硬件底层的性能潜力。报名 2025 昇腾 CANN 训练营第二季的核心目标，正是突破这一技术瓶颈 —— 通过系统学习 Ascend C 算子开发，建立异构计算的工程思维，实现从 "使用者" 到 "构建者" 的能力升级。本文结合训练营核心课程与实操实践，系统拆解 Ascend C 的编程范式、核函数开发逻辑与性能优化方法论，为进阶开发者提供一份专业级学习指南。
2025-11-19 22:02:01
1075
原创 从零玩转 Ascend C Tiling：高性能向量加法算子实战指南
Tiling 策略选型：优先使用，实际项目中可根据硬件特性（如 UB 大小、AI Core 数量）调整策略阈值。内存管理：设备端内存尽量复用（如析构时统一释放），减少aclrtFree的调用次数，降低开销。调试工具：开发阶段使用单步调试 Kernel，查看 UB 内存数据；性能优化阶段使用npu_prof生成性能报告，定位瓶颈。代码可维护性：将 Kernel 拆分为基础版、对齐版、双缓冲版，通过策略参数切换，便于后续扩展和维护。
2025-11-19 21:32:46
1234
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人