- KubeEdge 1.18.0 版本发布，可靠性和安全性带来提升；如何使用昇思MindSpore框架构建基于MNIST数据集的手写数字识别模型；自然语言处理国际顶会ACL 2024公布投稿录用结果，华为云技术创新部—AI系统创新Lab的论文《Uni-Dubbing: Zero-Shot Speech Synthesis from Visual Articulation》被接受录用... KubeEdge 1.18.0 版本发布，可靠性和安全性带来提升；如何使用昇思MindSpore框架构建基于MNIST数据集的手写数字识别模型；自然语言处理国际顶会ACL 2024公布投稿录用结果，华为云技术创新部—AI系统创新Lab的论文《Uni-Dubbing: Zero-Shot Speech Synthesis from Visual Articulation》被接受录用...
- 为加速大模型算力释放，昇腾提供AOL（Ascend Operator Library）算子加速库，不仅覆盖Softmax、MatMul等基础算子，也包括了大模型结构泛化的Flash Attention等高性能融合算子，开发者可以直接使用昇腾内置的算子加速库使能大模型创新与应用。 为加速大模型算力释放，昇腾提供AOL（Ascend Operator Library）算子加速库，不仅覆盖Softmax、MatMul等基础算子，也包括了大模型结构泛化的Flash Attention等高性能融合算子，开发者可以直接使用昇腾内置的算子加速库使能大模型创新与应用。
- GE（Graph Engine）将模型的调度分为Host调度与下沉调度两种模式。经过上期的介绍我们知道，在模型为静态shape时，由于其输入tensor shape固定不变，在编译时就能确定所有算子的输入输出shape，并能提前完成模型级内存编排、tiling计算等Host调度工作，因此采用模型下沉调度方式可以将整个模型下沉到Device侧执行，从而提升模型调度性能。 GE（Graph Engine）将模型的调度分为Host调度与下沉调度两种模式。经过上期的介绍我们知道，在模型为静态shape时，由于其输入tensor shape固定不变，在编译时就能确定所有算子的输入输出shape，并能提前完成模型级内存编排、tiling计算等Host调度工作，因此采用模型下沉调度方式可以将整个模型下沉到Device侧执行，从而提升模型调度性能。
- 如何减少Host Bound模型的Device空闲时间，从而优化模型执行性能显得尤其重要，GE（Graph Engine）图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式，可提升模型调度性能，缩短模型E2E执行时间。 如何减少Host Bound模型的Device空闲时间，从而优化模型执行性能显得尤其重要，GE（Graph Engine）图引擎通过图模式的Host调度和模型下沉调度的方式，可提升模型调度性能，缩短模型E2E执行时间。
- 随着人工智能应用日益成熟，文本、图片、音频、视频等非结构化数据的处理需求呈指数级增长，数据处理过程从通用计算逐步向异构计算过渡。面对多样化的计算需求，昇腾AI处理器内置丰富的硬件计算资源用于处理不同的计算任务。其中，AI Core、Vector Core与AI CPU分别负责AI计算场景下的矩阵、向量与标量计算，DVPP支持图像、视频等数据的加速处理，而HCCL作为华为集合通信库，则提供单机多卡及 随着人工智能应用日益成熟，文本、图片、音频、视频等非结构化数据的处理需求呈指数级增长，数据处理过程从通用计算逐步向异构计算过渡。面对多样化的计算需求，昇腾AI处理器内置丰富的硬件计算资源用于处理不同的计算任务。其中，AI Core、Vector Core与AI CPU分别负责AI计算场景下的矩阵、向量与标量计算，DVPP支持图像、视频等数据的加速处理，而HCCL作为华为集合通信库，则提供单机多卡及
- 随着大模型时代的到来，AI算法的能力上限不断被刷新，算力门槛也在持续飙升，如何在有限的计算资源的条件下优化和训练模型显得尤其重要。面向计算图编译和运行优化场景，昇腾AI异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）开放GE（Graph Engine）图引擎，通过计算图优化、计算图下沉、内存复用和多流水并行等技术可将计算图执行性能提升20%， 随着大模型时代的到来，AI算法的能力上限不断被刷新，算力门槛也在持续飙升，如何在有限的计算资源的条件下优化和训练模型显得尤其重要。面向计算图编译和运行优化场景，昇腾AI异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）开放GE（Graph Engine）图引擎，通过计算图优化、计算图下沉、内存复用和多流水并行等技术可将计算图执行性能提升20%，
- Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯；通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率，助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。全新升级的Ascend C 2.0版本将进一步贴近用户大模型场景的开发诉求，带来更易用的开发体验和更强大的算子执行性能。 Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯；通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率，助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。全新升级的Ascend C 2.0版本将进一步贴近用户大模型场景的开发诉求，带来更易用的开发体验和更强大的算子执行性能。
- LLM的Attention部分处理给计算系统带来巨大的计算和访存压力。业界先后出现FlashAttention、FlashAttention2等算法，通过计算等价和切分有效降低片上内存数据访问量。 LLM的Attention部分处理给计算系统带来巨大的计算和访存压力。业界先后出现FlashAttention、FlashAttention2等算法，通过计算等价和切分有效降低片上内存数据访问量。
- Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。基于Ascend C编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件高效实现自定义的创新算法。 Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。基于Ascend C编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件高效实现自定义的创新算法。
- 昇腾AI硬件内置专门用于图像预处理的硬件单元，开发者通过其上层软件栈CANN能够更加便捷地发挥出硬件强大的媒体处理硬加速能力。香橙派AIpro开发板是香橙派联合昇腾打造的高性能AI开发板，开发者可以基于此，对不满足神经网络模型输入要求的数据进行预处理，从而更好地完成AI推理计算。 昇腾AI硬件内置专门用于图像预处理的硬件单元，开发者通过其上层软件栈CANN能够更加便捷地发挥出硬件强大的媒体处理硬加速能力。香橙派AIpro开发板是香橙派联合昇腾打造的高性能AI开发板，开发者可以基于此，对不满足神经网络模型输入要求的数据进行预处理，从而更好地完成AI推理计算。
- 模型转换的过程要用到 ATC 工具，目前 ATC 工具直接支持从 Caffe、ONNX、TensorFlow 以及 MindSpore模型的转换，所以如果你的训练框架是 PyTorch，则需要做 torch.onnx.export 操作导出成ONNX模型后才能使用ATC工具。 模型转换的过程要用到 ATC 工具，目前 ATC 工具直接支持从 Caffe、ONNX、TensorFlow 以及 MindSpore模型的转换，所以如果你的训练框架是 PyTorch，则需要做 torch.onnx.export 操作导出成ONNX模型后才能使用ATC工具。
- 香橙派AIpro开发板是香橙派联合昇腾精心打造的高性能AI开发板，开发者可以基于昇腾CANN软件栈能力，快速构建AI应用和业务，实现图像、视频等多种数据分析与推理计算。在之前的文章中，我们已经了解了如何搭建开发环境，并基于昇腾CANN开发AI推理应用。 香橙派AIpro开发板是香橙派联合昇腾精心打造的高性能AI开发板，开发者可以基于昇腾CANN软件栈能力，快速构建AI应用和业务，实现图像、视频等多种数据分析与推理计算。在之前的文章中，我们已经了解了如何搭建开发环境，并基于昇腾CANN开发AI推理应用。
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