登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
如下图4所示，可以看到async_task_queue连线（用于关联Python至CANN的任务下发关系）坡度非常大，这说明Python层的下发队列中有任务，但是一直没有下发，造成大约3.2ms的空泡。图6可以看得更清楚。某Linux服务器，已经发现了性能膨胀和Host侧空泡问题，但是仅仅从Profiling数据，无法判断真实原因，缺少对于Host侧的性能分析手段。以卡3为例，其Host To D
鲲鹏沙箱以快照快启、共享Rootfs、超节点共享内存三大核心技术破局——将沙箱启动从分钟级压缩至毫秒级，通过写时复制（CoW）实现多实例镜像层零冗余共享，依托鲲鹏超节点架构进一步释放内存潜力，为Agent高弹性、高并发、高安全的云原生运行环境提供全新底座。Agent沙箱既要解决安全隔离带来的性能损耗，也要处理好高并发产生的资源争抢，鲲鹏将持续深耕Agent原生基础设施，推动沙箱标准的开放与生态的统
线性层将传统的非线性Attention演变成了Linear Attention，打破了长序列下O（n²）的复杂度，其采取的Linear Attention算法是业界最领先的Gated Delta Net（GDN），它融合了Mamba与Delta Net算法，可以兼顾全局衰减的同时，建立单键值替换的逻辑。FFN层采用经典的MOE结构，专家数多达512，专家小，中间层hiddensize仅1024，每
最近，随着OpenClaw“养龙虾”的爆火，AI不再是屏幕后的“对话者”，而是已经演变成了拥有手脚、能够自主决策的AI Agent（智能体）。具体来说，就是将Agent的操作在直接写入文件系统前，先写入数据库，结合数据库闪回恢复功能，可以有选择性的撤销一个已提交事务的影响，将数据从人为不正确的操作中进行恢复。更新njs22的源。用户在向CCA中部署的Agent交付任务前，可以通过远程证明协议校验当
目前大模型的千亿级参数、超长文本需求已经成为强化学习训练的效率、稳定性与扩展性的核心瓶颈，VeRL传统共卡同步训练模式逐渐难以满足这些需求带来的性能要求和高昂的训练成本，原因主要在于共卡模式中Rollout样本生成与策略梯度更新串行同步执行，所有环节需要等待Batch内最长尾序列生成完成，才能统一更新权重，超长样本会阻塞整轮训练，导致大部分算力陷入空闲等待，导致算力利用率低下，也同时限制了算力的横
通过灵衢互联打破传统的服务器边界，实现以数据为中心的全互联架构；让多个计算节点通过高速总线互联，跨节点快速实时访问整个超节点内的所有计算资源，甚至通过软件定义的方式，定义逻辑计算节点支持不同层级应用的创新。未来，鲲鹏超节点会继续探索对等互联架构演进，从内存共享到异构算力多元化，并面向AI时代进行持续技术升级。欢迎大家在灵衢社区、鲲鹏社区参与并体验鲲鹏超节点的特性，欢迎开发者贡献与共建！
8. 进入上一步创建的docker容器中，执行命令 npu-smi info 查询vNPU信息，若成功回显类似带有 “vir10_3c_32g ”字样的虚拟卡名称，说明vNPU成功挂载到容器中，后续使用方式跟使用普通NPU一样。从千亿参数的大语言模型训练，到万级并发的生产环境推理应用，算力供给的质量与效率直接决定了企业业务迭代的边界。昇腾NPU硬切分技术，以硬件级隔离为核心，重新定义算力分配逻辑，
