从 CUDA 到 CANN 迁移教程:详解如何使用华为插件工具自动完成算子代码映射与替换
如何利用华为迁移工具自动化实现 CUDA 到 CANN 的算子代码映射 随着国产算力加速卡的应用普及,将原本运行在 NVIDIA GPU 上的 CUDA 算子迁移到华为昇腾 Ascend NPU 环境已成为开发者的核心痛点。本文将详解如何利...
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如何通过 Kubeflow Pipelines 深入解耦并并行化 AI 训练流水线 在现代 AI 生产环境中,单一的巨型脚本(Monolithic script)已成为迭代效率的杀手。通过将 AI 流程分解为有向无环图(DAG),我们可以实...
1. 为什么大模型推理会受限于 HBM? 在大模型(LLM)推理过程中,Transformer 架构中存在大量的逐元素(Element-wise)操作,如 Add、LayerNorm、Mul 和 Silu 等。在标准的执行流中,每个算子都需...
如何利用 Ascend C 手写高性能算子:解决昇腾模型不支持算子的终极方案 在将深度学习模型部署到昇腾(Ascend)昇腾 AI 处理器时,经常会遇到某些算子在 CANN 算子库中不存在或者性能不达标的情况。这时,使用 Ascend C(...
如何解决昇腾 NPU 上频繁创建张量导致的内存碎片问题 在将模型从 CUDA 迁移到昇腾 NPU(Ascend)时,很多开发者会遇到一个诡异现象:通过 nvidia-smi 类似的工具观察,显存(HBM)占用并没满,但程序却频繁报出 Out...
如何利用 Kubeflow Pipelines 与 Optuna 构建自动化模型迭代的 AutoML 管道? 在现代 MLOps 体系中,持续训练(Continuous Training, CT)是核心环节。然而,大多数流水线仅能实现“固定...
如何解决 Go 语言中接口 nil 判定的陷阱 在 Go 语言开发中,判定一个变量是否为 nil 是最基础的操作。然而,在处理接口(interface)类型时,很多开发者会遇到一个极其隐蔽的坑:一个存储了 nil 指针的接口变量,在进行 *...
如何利用 sync.Pool 缓解高并发场景下的 GC 压力与对象频繁分配 在 Go 语言的高并发网络编程或高性能服务开发中,频繁地创建和销毁临时对象(如 []byte 缓冲区、小结构体等)会给垃圾回收器(GC)带来巨大的扫描与清理压力,导...
如何通过 AclLite 封装大幅简化昇腾推理程序的开发流程 在国产昇腾(Ascend)芯片上进行 AI 推理开发时,开发者通常需要直接面对 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 的...
如何利用 Optuna 结合 Hyperband 算法实现高效的分布式超参数优化 在深度学习模型的开发过程中,超参数搜索(HPO)往往是消耗计算资源最多的环节之一。为了在有限的时间内找到最优参数,我们需要解决两个核心问题:一是搜索算法的高效...