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作为一名AI方向的学生,在复现一篇推荐系统论文时,我遇到了一个尴尬的问题:论文中的模型使用了动态 batch size + 变长序列输入,但在昇腾平台上运行时,内置TopK算子不支持动态 Shape!导致推理失败。于是,我决定挑战自己——亲手用 Ascend C 开发一个支持动态 shape 的 TopK 自定义算子。经过一周的查阅文档、调试代码和性能优化,终于成功跑通!今天就把全过程分享出来,希
本文介绍了在ARM64架构的鲲鹏920服务器上部署Harbor容器镜像仓库的实践过程。由于官方提供的Harbor离线安装包仅包含x86镜像,作者通过ghcr.io获取ARM64版本镜像并重新打标签完成部署。部署后遇到Redis容器持续崩溃的问题,经排查发现是由于麒麟V10系统默认64KB页大小与Harbor官方Redis镜像中的jemalloc内存分配器不兼容所致。文章提供了两种解决方案:短期方案
摘要 本文系统介绍了昇腾生态中的融合算子技术及其在PyTorch模型优化中的应用。重点分析了Permute和Unpermute算子的原理、实现及在MoE模型中的应用场景,详细阐述了Op-Plugin仓的结构化适配流程,包括算子逻辑适配、输入输出检查、前反向绑定和UT测试等关键环节。文章还梳理了从需求评审到主仓合入的完整上仓流程,包括CLA签署和CI测试等规范化步骤。通过融合算子技术,可有效降低内存
昇腾NPU算子优化解密:突破大模型性能瓶颈 在大模型部署中,昇腾NPU的性能表现不仅取决于硬件算力,更关键的是算子执行效率。达芬奇架构采用计算与存储分离设计,包含Cube Unit、Vector Unit和Unified Buffer(UB)三大核心组件。未优化时,数据在HBM和UB间频繁搬运导致计算单元"饥饿"。 CANN软件栈通过三大技术破解这一困境: 算子融合:将多个小算
在AI工具层出不穷的时代,唯有功能闭环、效率极致、合规可控的神器,才能真正改写毕业论文的游戏规则。鲲鹏智写凭借30分钟万字生成、全流程学术合规保障以及问卷与可视化的革命性突破,当之无愧位列榜首;其余5款工具各有所长,组合使用更能形成降维打击。牢记这份终极精选清单,合理搭配工具链,你将在2025毕业季以最高效、最稳健的方式交出一份令导师与评审惊艳的论文答卷。
本文详细介绍了使用昇腾ModelSlim工具对Qwen2.5-72B大模型进行W8A8量化的全流程。首先阐述了量化对于大模型推理性能提升的重要性,然后介绍了ModelSlim工具的功能特点和环境配置要求。重点讲解了量化过程中的关键步骤:模型加载、校准数据准备、AntiOutlier离群值抑制、量化参数配置等。通过实测数据表明,W8A8量化可使显存占用降低42%,推理时延提升33%,而精度损失仅1.
本文详细介绍了在昇腾NPU上部署DanceGRPO+FLUX多模态生成强化学习框架的完整流程。内容包括环境配置、模型部署、关键代码修改、随机性固定方法,以及推理、Reward和训练三个阶段的对齐验证。重点阐述了强化学习场景下特有的多组件协同对齐挑战,提供了GPU/NPU精度对齐的解决方案和常见问题排查方法。通过严格的随机性控制和分阶段验证,实现了端到端训练效果的一致性,为生成式AI在NPU上的强化
2025年的学术写作战场,AI已不是辅助,而是主力。本榜单的7款神器覆盖了从文献探索、数据整理、写作生成到排版润色的全链路,而鲲鹏智写以无可争议的实力稳居榜首。无论你是赶deadline的大学生,还是深耕课题的研究生与科研人员,这份精选清单就是你最强的写作神器。
论文写作不再是一场孤独的战斗。AI论文工具的出现,让你能把宝贵的时间和精力投入到核心研究上,而不是繁琐的机械工作中。如果你正在为论文写作发愁,**AI论文及时雨**绝对是你的首选——它不仅能帮你快速生成初稿,还能解决改稿、降重、图表制作等所有难题。尝试使用这些工具,你会发现:论文写作原来可以如此轻松!现在就点击链接,开始你的高效论文写作之旅吧!AI论文及时雨鲲鹏智写智谱清言。
这次在昇腾310P上搭环境,前前后后折腾了好几天。回过头看,主要就是几个地方容易出问题:Docker这块最坑的是容器创建后直接退出,开始根本没想到要加个让它一直跑着。还有就是镜像ID别搞错了,查出来是啥就用啥,别直接复制拉取日志里的Digest。版本匹配这个真的要严格按照来。PyTorch 2.5.1配torch-npu 2.5.1rc1,差一个小版本后面都是坑。setuptools也得降到65.