尊敬的开发者：    您好！    感谢大家一直以来对沃土云创计划的关注与支持，为了给广大开发者提供更优质、更全面的服务与支持，沃土云创计划将在近期进行升级调整。2026年1月1日起，沃土云创代金券权益申请通道将暂时关闭，请各位开发者耐心等待。    本次调整旨在为2026年全新政策落地做好准备。我们诚挚邀请您持续关注后续发布的版本计划细则，届时将推出更完善更丰富的开发者支持权益。特别说明：对于2025年已成功提交申请的用户，凡符合当时政策要求的，我们将继续按原规则完成审核与权益发放，不受本次调整影响。    给大家带来的不便，我们深表歉意，敬请谅解。如有疑问，欢迎通过官方渠道联系我们。

调优流程      训练场景的调优分如下两类子图调优和算子调优梯度调优环境准备      安装软件包及如何安装       软件部署：AOE工具运行依赖昇腾AI处理器，所以当前工具仅支持昇腾AI处理器所在设备既作开发环境又作运行环境的场景快速入门执行训练脚本查看调优结果训练过程中，调优的关键日志信息如下：# TFAdapter开启调优 in tune mode, training graph handled by tools # 工具启动调优 Aoe tuning graph.子图/算子调优      前提条件：添加环境变量CANN软件基础环境变量：CANN组合包提供进程级环境变量设置脚本，供用户在进程中引用，以自动完成环境变量设置。执行命令参考如下，以下示例均为root或非root用户默认安装路径，请以实际安装路径为准# 以root用户安装toolkit包后配置环境变量 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 以非root用户安装toolkit包后配置环境变量 source ${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh AOE工具依赖Python，以Python3.7.5为例，请以运行用户执行如下命令设置Python3.7.5的相关环境变量#用于设置python3.7.5库文件路径 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH #如果用户环境存在多个python3版本，则指定使用python3.7.5版本 export PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH调优前也可参考如下示例配置其他环境变量，但为可选配置export ASCEND_DEVICE_ID=0 export TUNE_BANK_PATH=/home/HwHiAiUser/custom_tune_bank export TE_PARALLEL_COMPILER=8 export REPEAT_TUNE=Falseexport REPEAT_TUNE=False梯度切分调优      前提条件：添加环境变量CANN软件基础环境变量：CANN组合包提供进程级环境变量设置脚本，供用户在进程中引用，以自动完成环境变量设置。执行命令参考如下，以下示例均为root或非root用户默认安装路径，请以实际安装路径为准AOE工具依赖Python，以Python3.7.5为例，请以运行用户执行如下命令设置Python3.7.5的相关环境变量# 以root用户安装toolkit包后配置环境变量source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 以非root用户安装toolkit包后配置环境变量source ${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 配置调优模式：# 调优模式，指定为4：GDAT调优，必选配置export AOE_MODE=4# 指定调优后自定义知识库的存储路径，可选配置export TUNE_BANK_PATH=/home/HwHiAiUser/custom_tune_bank了解更多请查阅昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/850alpha002/devaids/aoe/aoeep_16_032.html

博思云创应用上云迁移技术支持案例一、客户信息及项目背景客户公司聚焦数字协同办公领域，企业持有高新技术企业、科技型中小企业资质，累计申请知识产权超85项。公 司核心产品包括Pixso设计协作工具和boardmix博思白板，其中Pixso具备国产化替代海外设计工具能力，boardmix集成AIGC创作功能。 形成了一套完善的“ToB+ToC”商业闭环，是华为的核心伙伴与解决方案供应商。公司正面临业务发展的关键转型阶段，随着人工智能大 模型的方兴未艾，公司计划对自己的核心产品功能进行进一步升级，依托生成式人工智能大模型构建多模态组件搜索、图生代码、以及文 生代码等全新功能。但在开发途中遇到了相当大的困难，希望通过借助华为DTSE专家团队提供解决方案设计与技术框架构建，并参与开发 过程，加快相关技术演进及工程化落地二、客户痛点及需求1. 规划功能无可参考案例：借助图像/文字描述实现对前端组件库的多模态搜索、将图片述转化成前端组件设计代码，这两个功能目前缺乏 公开的可参考案例，且公司内部的组件库此前并没有进行过系统性的标注和整理。此外，由于国有企业/政府机关等信息安全敏感的机构， 无法直接使用商用大模型接口，因此需要通过在开源大模型基础上进行模型微调，并通过系统性的AI应用框架弥补开源模型的性能短板， 同时又要尽量降低使用/推理成本。 2. 缺乏人工智能大模型选型经验：不同的人工智能大模型的性能优势存在差异，模型选型会直接影响最终的应用构建效果，而博思云创缺乏 对大模型性能细节熟悉的专业人才，因此在模型选型上也遭遇了技术瓶颈。 乏，短时间内很难补齐该短板，导致整体项目开发进度缓慢。3. 缺乏人工智能构建能力：人工智能应用构建需要相关技术人才的导入，但博思云创由于刚转向人工智能应用开发，相应的技术人才较为缺4. 缺乏整体技术路径：复杂的多模态搜索及图生前端代码功能由规模较小参数规模的开源模型实现会遭遇较大的瓶颈，需要通过合理的工程 化手段弥补模型性能短板，通过整体技术路径来补全大模型的劣势，但博思云创在开发之初并没有明确的技术路径。5. 功能运行需要稳定可靠：作为商业服务项目，博思云创对自身产品的稳定性与可靠性有较高需求，因此新功能不光要实现既定的规划任务， 也要保证准确率、稳定性、及可靠性，尽量规避AI幻觉。三、技术合作1. 完成了多轮大模型选型，最终找到了多模态搜索及图生代码各自最优的大模型。由于客户要求模型可以满足私有化部署需求，因此模 型选型既要考虑性能，也要考虑私有化部署所涉及的商业许可、模型规模、部署难度等问题。2. 找到了组件多模态搜索的最佳技术路径，利用多模态向量化技术提升模型对于不同组件的特征抓取，极大地提升了模型检索的精度， 同时改善了输出结果的准确率与排序合理性，图片搜索组件的准确率达到90%。3. 使用小参数模型实现高复现率的图生组件代码，通过使用CV模型+OCR切分+代码生成模型的技术组合，实现了对复杂图片快速组件 化的功能，同时拜托了对Claude、Gemini等超大规模闭源模型的依赖，极大地提升了部署灵活性，满足了用户信息安全管控需求。4. 实现了组件多模态搜索/图生组件代码的工程化落地，在DTSE技术专家协助下，博思云创成功上线了多模态搜索功能。供给标准化“AI三明治”：昇腾云+ 模型与AI开发平台+ AI应用开发技术支持，解决企业AI转型痛点问题，让国产AI生态在深圳生根发芽。四、华为算法工程师驻场支持；AI应用咨询：DTSE支持客户进行场景及目标定义、 识别高价值场景；协助行业趋势分析并进行技术可 行性验证；AI应用需求评估及AI应用架构设计等。AI应用编排与发布：DTSE基于客户资源现状和业务 • Pretrain增量预训练 数据预处理 • 数据清洗 • 数据校验 • 数据增强 • 调度优化 架构，进行工作流架构设计、搜索规划；帮助开发 者可视化编排、模型生成参数配置、提示词工程等。AI持续运营与运维：DTSE支撑提供效果评价体系， 协助开发者持续知识库更新、用户反馈与数据反哺； 支撑BadCase处理及业务应急干预等。搜索图片：DTSE借入项目开发优化后成功实现多模态组件搜索及图生代码/设计稿功能帮助客户进行多模态组件搜索及图生代码/设计稿功能的工程化实现，并针对客户原有技术架构提出建设性意见，与技术侧负 责人互锁关键动作时间节点，采用华为云云原生产品服务方案，在降低客户开发时间投入的同时，提升系统的技术粘性。支撑过程中解决客户技术问题，帮助开发者熟悉华为云技术栈并拥有良好的使用体验，对开发者进行持续的跟踪赋能。

华为云DTSE助力车卫士 集团探索智慧车生活一、车卫士小马垂直领域AI智能体赋能集团及行业车卫士基于自主研发的多模态行业模型矩阵，构建了"基础层-应用层-场景层"三级AI赋能体系。通过智能体深度融合垂类领域大 数据模型，进行百万级场景数据 训练，孵化出AI保险管家、AI 客服、AI办公助手、AI医生等 核心应用。赋能覆盖城市交通优化、保险方 案定制、医疗健康管理等行业领 域。不仅助力车卫士构建数据驱 动的智慧决策中枢，还实现解决 了从模型底座到行业解决方案的 全链路智能化升级。二、问题与挑战车卫士集团迫切需要引入AI、云服务、数字化营销等新技术来满足业务发展，充分发挥存量用户和流量的价值， 希望进一步拓展市场份额和更多业务场景。01 服务体验；传统服务手段缺乏个性化、智能化的交互 方式和服务工具02 服务成本：传统业务模式和技术架构面临高昂的人力、技术等成本，数据价值挖掘也不充分03 系统稳定；互联网业务对系统的稳定性要求极高，高效存储和管理海量数据是难题04 网络安全;互联网企业面临各种网络攻击，且掌握大量用户敏感信息，需保障安全三、华为云DTSE专家深入业务场景，赋能车卫士提升服务能力来自华为云的技术专家团队驻场协助，共同优化分布式任务调度算法。并协助进行AI应用部署，这样深层次的技 术合作为服务能力和服务质量带来了显著提升。1.维护市场份额，提升用户体验车卫士产品APP完成鸿蒙化适配，避免用户流失，且利用鸿蒙系统的分布式架构、软硬协同、高安全性等特性对应于场景和产品体验进行升级，为客户带来更好的体验和服务；2.授人以渔，提升研发效率鸿蒙专家帮助开发者熟悉并掌握鸿蒙开发使用的各类工具，避免在代码编写过程中遵循规范、优化结构，避免常见的开发误区，让开发者能高效利用工具开展项目开发。四、华为云助力车卫士打造AI综合智能体方案，探索智慧车生活依托华为鸿蒙、云资源、等保三级测评以及赞奇工业云小站一体机，结合多模AI能力打造从车辆安全监控、智能客服、智能运维 到定制化服务等场景的全链路创新AI智能助手。经过本次重磅升级，预计可支持车卫士集团服务效能获得15~40%提升。1、鸿蒙原生应用开发范式：基于 ArkTS 语言的声明式语法，实现 UI 与逻辑的解耦。例如，通过 @Link 修饰符实现跨设备组件联动，在车机、手机、家居设备间保持状态同步；2.网络安全域划分：采用 "核心区 - 数据区 - 业务区" 的三层架构，通过云防火墙（CFW）实现不同安全域之间的访问控制。例如，限制外部网络对数据库服务器的直接访问，仅开放特定端口；3.弹性带宽和负载均衡：采用按需计费的弹性公网 IP，在业务高峰时段自动扩展带宽；部署 ELB 实现流量分发，结合 NAT 网关实现多可用区容灾。五、华为云DTSE及华为云伙伴联合打造全场景AI应用车卫士的各业务板块运用华为云MetaStudio数字内容生产线，基于赞奇AI硬件服务器，衍生出覆盖多业务的AI服务场景。降低了大量人工成本及低响应的处理效率，极大提升了用户服务范畴及质量。六、鸿蒙系统应用新场景：软硬协同开辟服务找人的营销新场景进入充电站或加油站可在用户授权情况下智能识别用户、智能推荐当前场景下合适的服务及各类优惠策略等。为线下 合作商户带来新的运营态势，对传统移动营销方式带来降维打击。DTSE赋能AI综合智能体方案，助力车卫士集团跃迁式发展 基于强大的硬件基础，车卫士依托华为云技术深入探索汽车后服务市场创新解决方案，持续提升服务质量，创建更多智 能化服务场景，为集团业务持续健康发展保驾护航。七、车卫士集团立足于华为云生态加持，持续深化合作1、强化安全，持续加强车卫士集团数据安全管 理，完善数据加密、访问控制等 安全机制，确保用户数据的安全 和隐私2、开拓场景 结合鸿蒙系统在移动端的分布式交互和软硬协同等特性，创建更多新业务场景，提升服务 能力与质量3、强化AI 持续优化车卫士 AI 智能助手的功能。不断引入新的技术和算法，提升智能助手的交互体验和服务能力4、先锋开发者 通过技术赋能、资源倾斜、生态协同三位一体的支持，帮助提升车卫士品牌认知与企业领 袖的个人影响力，实现持续技 术突破与商业创新5、构建生态 继续深化与华为云及其伙伴的 合作，构建更广泛的生态系统，为用户提供更全面的服务

携手BISHENG，企业开发者创新的优质土壤推荐概要：BISHENG作为AI应用层平台企业，面临技术、商业与服务的多重挑战。为满足市场对稳定算力与模型的迫切需求，BISHENG联合华为开发者空间，通过打造低代码平台与开箱即用环境，共同为客户提供高性能算力与大模型资源，携手推动AI应用生态的繁荣与商业落地。一、业务背景及痛点伙伴BISHENG希望达成以下几方面目标：①技术层面： 降低开发者使用门槛，提供高性能、易部署的AI开发环境；②商业层面： 打通从技术成果到市场变现的闭环，触达并服务企业级开发者；③生态层面： 建立品牌影响力，提升在AI领域的竞争力。二、方案设计华为开发者生态以“平台+服务”为核心，致力于构建开放、繁荣的开发者生态系统，为伙伴提供全栈支持，共同加速AI创新和落地。1、技术赋能-开发者空间：实现低代码平台+开箱即用环境，向伙伴提供稳定、高性能的底层算力支持和大模型，并合作完成案例。① 简易部署，提供开箱即用的鲲鹏云主机和Docker环境，开发者无需繁琐配置即可快速接入BISHENG平台，将精力聚焦于AI模型创新；② 算力支持，提供高性能MaaS服务（例如DeepSeek-R1接入），让开发者能便捷调用顶尖大模型，大幅缩短开发周期和试错成本。2、商业闭环：为伙伴提供变现路径，商业版已上架至云商店，触达更多开发者引流至云商店购买。3、生态协同-共建行业影响力：① 高端平台展示：深度合作参与行业顶级大会（如HC大会），开发者组织（HCDG）BISHENG作为主讲分享成功实践，华为提供技术演示平台和支撑，共同吸引开发者关注。三、核心业务流程合作完成开发者空间案例：华为开发者空间部署BISHENG平台实现DeepSeek vs GLM终极AI辩论赛。开发者空间&BISHENG平台开发AI辩论赛流程：华为开发者空间鲲鹏云主机部署BISHENG平台；开通华为云MaaS DeepSeek-V3模型服务，接入BISHENG平台；BISHENG平台构建工作流应用；BISHENG平台发布构建的AI模型辩论赛应用，浏览器访问体验。 【案例共创】华为开发者空间部署BISHENG平台实现DeepSeek vs GLM终极AI辩论赛cid:link_0四、合作达成成果及价值1.开发者-降低技术门槛,聚焦核心创新-从技术赋能到商业转化完整支持-让成果看得见、摸得着、有价值 2.伙伴-精准、高效地触达企业开发者-通过联合方案,建立行业影响力-让成果看得见、摸得着、有价值 3.华为侧-共同赢得企业及企业开发者-通过联合方案提升更多基于空间、学堂的活跃-输出场景案例批量复制

华为云定价 > 价格计算器 > ModelArts地址链接：https://www.huaweicloud.com/pricing/calculator.html#/modelarts昇腾AI算力的区域可选：华北-乌兰察布一、华东二、华南-广州、西南-贵阳一等区域计费模式：包年包月、按需计费 

上海交通大学开发者空间纳入产学合作的案例推荐概要：华为开发者空间携手上海交通大学,围绕工科优势深化产教融合,将开发者空间嵌入交大学子日常课程与案例实践。聚焦 Al、鸿蒙、昇腾等前沿根技术,依托校企双师资源,让交大学子在课堂直连产业级实践场景,以硬核技术实践助力创新人才迭代成长。面向对象：零代码基础学生课程信息：《数据科学引论》Python选修课、2学分/32课时覆盖人数： 30+人/每学期授课周期： 12周次 一、《数据科学引论——Python之道》课程合作背景上海交通大学《数据科学引论——Python之道》课程中，教学存在三大痛点：学生需要真实的开发环境，强化工程思维与实践能力传统的本地环境配置过程繁琐易出错需要具体的案例指导学生操作《数据科学引论——Python之道》课程介绍上海交通大学《数据科学引论——Python之道》课程面向零基础学生,从Python编程入手,结合华为开发者空间云主机与CodeArts IDE构建可部署的教学环境,学生可在云端完成数据获取、处理、建模与可视化等全流程实践。 二、华为开发者空间的使用场景和优势开发资源：每人一套基于华为云openEuler系统的鲲鹏云开发环境，解决缺少实际环境问题。开箱即用：鲲鹏云开发环境预置各形态服务器，主流开发软件及工具，开箱即用，解决因为配置繁琐、耗时长问题。镜像分享：支持老师制作镜像，并分享给学生在鲲鹏云开发环境操作使用，避免环境不一致问题影响教学进度。容器模板化：支持通过镜像拉起环境，保证环境一致性。 三、基于华为开发者空间的课程实验安排周次日期授课内容第2周2月27日课程简介、考核方式、数据科学相关概念介绍、环境部署第3周3月6日Python语法入门、数据分析基础工具（NumPy、Pandas）①第4周3月13日数据分析基础工具（NumPy、Pandas）②第5周3月20日数据可视化工具（Matplotlib、Seaborn、Plotly）①第6周3月27日数据可视化工具（Matplotlib、Seaborn、Plotly）②第7周4月3日网络爬虫基础第8周4月10日网络爬虫进阶第9周4月17日数据建模常用算法第10周4月24日数据科学案例项目实战 ①第11周5月1日数据科学案例项目实战 ②第12周5月8日分组完成项目第13周5月15日项目展示，课程总结 四、基于华为开发者空间的课程实验安排 五、教师感言课程适合面向零基础学生，传统的本地环境配置过程繁琐易出错，影响学习体验，亟需一体化、预配置的教学环境。教学从 Python 编程入手，借助华为开发者空间开发环境，构建可直接部署的云端实训平台。学生可在云端完成数据获取、清洗、建模、可视化等完整流程，提前接触真实的开发环境，强化工程思维与实践能力。 六、学生开发样例基于Python分析相亲网站运行情况及当下人婚姻观点2024年现象级游戏作品的多语种社区反馈的对比研究——以《黑神话：悟空》和《艾尔登法环（Elden Ring）》为例NBA 2024-25冠军预测：数据驱动的赛季总冠军分析选课社区的数据分析与可视化B站市集脚本识别与交易数据分析

AI+昇腾生态，赞奇联创智能化视觉解决方案推荐概要：赞奇科技深耕数字视觉领域，为建筑设计、影视动画、广电媒资、云游戏等场景提供一站式视觉云服务，面临AI带来的机会和技术路线选择。华为云DTSE专家协同赞奇共建AI场景全新解决方案，并赋能赞奇OCR、DeepSeek数据拟和能力、国产算力的Stable Diffusion模型调用、函数工作流，全面构建基于华为云的技术底座，共建AI场景全新解决方案。一、业务背景与痛点23年开始赞奇积极转型，全面拥抱AI，依托自研的AI算力调度平台与私有化部署框架，面对AI的快速发展，对应的产品能力多，赞奇选择华为昇腾底座，和华为云MaaS服务，以及OCR,ASR等能力，在这些能力基础上构建其产品和服务，目前取得比较好的效益。核心痛点一：工业图纸识别场景人工识别图纸效率与准确率低：当前制造业务均为非标产品定制，由工程师用手机拍摄PDF图纸，通过免费扫描软件识别文字后复制到表格中，做结构化存储（前端扫描与后端存储准确率与效率均十分低下）。耗时长且受拍摄环境光线、角度等变量影响，图像素材质量不稳定影响识别准确率，导致订单滞后、人力消耗大，已成为制约生产交付效率的核心堵点。结构配件行业标准数量多，查询繁琐：设计人员在审图、编制方案等环节均需要查询大量企业、行业、国家标准。每次查询涉及手动检索800余本标准文件，查询耗时长，效率低，因标准应用失准影响产品设计合规性，埋下质量隐患与合规风险，成为制约生产效能与企业运营稳定性的突出短板。核心痛点二：AI小说生成视频场景文生图规模生产内容的准确性：通过AI解决文字和人的一致性，问题包括：手部畸形、古代出现现代元素、人物亲密接触等，规模生产需要大量人工审核和校对工作，造成成本很高。语音合成和字幕生成：AI小说生成视频中需要将旁白文本转换为自然流畅的语音；合成视频中需要自动生成字幕，并精准对齐时间轴。 二、方案设计三、技术架构图四、业务价值帮助赞奇科技进行智能体应用的AI大模型选型，分析需求并解决并发问题，优化提示词，协助POC测试稳定运行；支撑赞奇AIKnow智能体编排服务解决方案的业务设计和技术架构设计。五、开发者声音在“技术即服务”方面，华为云提供的一站式AI开发平台（ModelArts）和AI开放能力（OCR、ASR、TTS等），大大降低了AI开发的门槛，提升了开发者学习AI、使用AI的效率。昇腾算力解决了开发者算力可持续性获取的难题，同时华为云提供了云上的MaaS服务，开发者可以获取开箱即用的算力。在“经验即服务”方面，华为云DTSE团队向开发者提供贴身的技术服务，更好地帮助开发者使用华为云服务来构建应用，共同打造创新方案。未来的友好性开发者工具一定是强结合AI的，当前大部分的开发者和企业的AI应用场景依然是“X+AI”，我们希望有真正AI原生智能的工具可以使用，整合AI常用的技术栈，比如：RAG、Agent、MCP等，帮助企业应用场景完成“AI+X”的转型。

调优流程     推荐先进行子图调优，再进行算子调优。原因是：先进行子图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优，会基于这个最终shape去做算子调优。如果优先算子调优，这时调优的算子shape不是最终切分后的算子shape，不符合实际使用场景。环境准备     软件部署：AOE工具运行依赖昇腾AI处理器，所以当前工具仅支持昇腾AI处理器所在设备既作开发环境又作运行环境的场景。     参考地址https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1/softwareinst/instg/instg_0000.html完成驱动、固件以及开发套件包Ascend-cann-toolkit的安装，部署开发环境和运行环境     安装第三方依赖配置环境变量     使用AOE调优前，请先使用export命令在当前终端下声明环境变量。该方式在关闭Shell终端后失效。用户也可将设置环境变量的命令写入自定义脚本执行调优     执行AOE调优引擎进行子图调优、执行AOE调优引擎进行子图重载调优、执行AOE调优引擎进行算子调优查看调优结果     何查看调优结果，包括屏幕打印信息和生成的自定义知识库、om模型、算子调优结果文件和子图调优结果文件。执行调优结果如下所示，代表调优完成并且性能有提升。<xxxx> process finished. Performance improved by xx% //xxxx：调优任务名称，xx%：性能提升的比例。性能验证     调优完成后，请使用调优后的自定义知识库（如何使用请参见如何使用调优后的自定义知识库https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1/devaids/aoe/aoepar_16_067.html）重新推理，验证性能是否提高。了解更多请查阅昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/850alpha002/devaids/aoe/aoeep_16_020.html 

AOE      AOE（Ascend Optimization Engine）是一款自动调优工具，作用是充分利用有限的硬件资源，以满足算子和整网的性能要求。AOE通过生成调优策略、编译、在运行环境上验证的闭环反馈机制，不断迭代出更优的调优策略，最终得到最佳的调优策略，从而可以更充分利用硬件资源，不断提升网络的性能，达到最优的效果。SGAT简介      SGAT是一种提升子图性能的优化器。一张完整的网络，会被拆分成多个子图。针对每一个子图，通过SGAT生成不同的调优策略。SGAT的调优算法通过获取每个迭代的调优策略性能数据，找到最优的调优策略，从而实现对应子图的最优性能。调优的结果会通过子图知识库的形式进行保存。整个SGAT调优过程支持断点恢复模式，能够在调优异常时，恢复断点继续进行调优OPAT简介      OPAT是一种提升算子性能的优化器。AOE将一张整图输入给OPAT，OPAT内部进行算子融合，将融合得到的图进行算子粒度切分，针对每一个融合算子子图生成不同的算子调优策略，从而实现最优的算子性能，并将得到的最优策略保存在算子知识库。GDAT简介      GDAT是通过最大化反向计算与梯度聚合通信并行度，缩短通信拖尾时间的优化工具。分布式训练场景下，各个设备之间计算梯度后执行梯度聚合操作，梯度聚合算子的融合策略会影响反向计算结束后的通信拖尾时间，从而影响集群训练的性能和线性度。一个较优的梯度数据切分原则为：尽可能使拖尾时间最短。 了解更多请查阅昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1/devaids/aoe/aoeep_16_001.html 

 01 在“黑土地”上，为开发者点亮光12月27日-28日，上海华为练秋湖研发中心。冬日的寒风挡不住技术人的热血，2025华为开发者大赛暨开发者年度会议在此盛大举行。华为云CEO周跃峰在现场提到，要联合开发者打造行业AI的“梦工厂”。在这场顶级技术盛会中，观测云的角色非常明确：我们不仅是参与者，更持续护航开发者生态。如果说华为云为开发者提供了广袤的算力“黑土地”，那么观测云所做的，就是在这片土地上构建一套 “全链路数据观测基础设施”。我们深知，对于身处数字化转型深水区的开发者而言，代码能跑只是及格线，“系统稳定、性能强大、数据完整、故障可溯”才是硬道理。在这场顶级技术盛会中，观测云不仅是参与者，也愿意为开发者创新构建稳定高性能的基础设施。 02观测云赛道复盘：英雄配好刀，洞察定乾坤本届大赛，观测云赛道成为了检验开发者实战能力的试金石。决赛现场，我们看到了极具含金量的答辩：- 线上选手跨越地域限制，现场演示了如何利用观测云抽丝剥茧，在复杂的微服务架构下迅速锁定根因；- 线下选手面对评委的犀利提问，从容自信，将极客精神展现得淋漓尽致。这不仅是一场比赛，更是一次关于 “在AI时代，可观测性技术如何持续创造价值”的深度对话。 03巅峰时刻：双云携手，为开发者加冕本次大会的高潮，无疑是颁奖典礼。这不仅是对获奖者的表彰，更是华为云 x 观测云生态紧密融合的有力见证。在聚光灯下，华为云开发者支持与运营部部长 林华鼎 与 观测云CEO助理 沙昀其 共同登台，为在观测云赛道脱颖而出的优胜者颁奖。这一幕极具象征意义——大厂的生态加持 & 垂直领域的极致工具，两者强强联手，共同托举起开发者的创新梦想。正如林华鼎部长所言，华为云致力于构建开放共赢的生态，而观测云正是这一生态中不可或缺的“可观测性基础设施”。                            04现场回响：零距离的观测温度赛场之外，观测云的展台成为了连接开发者与技术的纽带。在观测云展台只有纯粹的技术交流。从eBPF技术的落地应用，到Trace链路追踪的实操演练，观测云的技术专家与参会者们零距离互动。 每一个驻足提问的身影，每一次恍然大悟的点头，都印证了观测云的品牌理念：离开发者近一点，再近一点。 05结语：每一位开发者的智慧皆可扎根生长从观测云入驻华为云云商店，让获取服务更便捷；到打通WeLink，让告警直达工作群，实现秒级协同；再到第一时间适配鸿蒙原生应用（HarmonyOS Next）的监控支持……我们将工具链磨得更锋利，并会继续携手华为云，在工具链、技术社区、生态赋能上持续投入。为了让每一位开发者的智慧皆可扎根生长。观测云特别推出了开箱即用的免费版——为每一位构建者提供可托付的可观测性。比赛虽已落幕，但创新的火种已经点燃。我们也欢迎每一位开发者加入我们的开发者社区，与我们一起成长！

36 期的判题器更新了吗？同样的方案现在是 0 分。是拓扑生成失败？

3A算法介绍      包括AE、AWB、AF算法库，其中AF算法库当前不支持。3A算法库以注册的方式，添加到Firmware中，完成曝光、白平衡、色彩还原等处理AE（Auto Exposure）功能      根据自动测光系统获得当前图像的曝光量，再自动配置镜头光滑、Sensor快门及增益来获得最佳的图像质量      自动曝光的算法主要分：光圈优先、快门优先、增益优先AWB（Automatic White Balance）自动白平衡      色温随可见光的光滑成分变化而变化，在低色温光源下，白色物体偏红，在高色温光源下，白色物体偏蓝，人眼可根据大脑的记忆判断，识别物体的真实颜色。AWB算法的功能是降低外界光源对物体真实颜色的影响，使得我们采集的颜色信息转变为在理想日光光源下的无偏色信息。     AWB模块由硬件的AWB信息统计模块及控制白平衡策略的AWB算法两部分组成：ISP的WB信息统计模块判断Sensor输出的每个像素是否满足用户设定的白点条件，计算所有满足条件的像素的R、G、B三个颜色通道平均值。支持将图像分成M*N（M行N列）区域，统计每个区域的R、G、B均值以及参与统计的白点个数。支持输出整幅图像的R、G、B均值以及参与统计的白点个数。Sensor对接Sensor向ISP库注册的差异化适配，这些差异化适配主要由Firmware中的基础算法单元决定Sensor向3A库注册的差异化适配。Sensor的适配包括算法的初始化默认值，及Sensor控制接口，Sensor的适配是通过接口回调的形式注册给ISP库和3A算法库3A算法注册向ISP库注册AE算法向ISP注册AWB算法了解更多请查阅昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1/appdevg/ispdevug/ispdevug_0004.html

ISP（Image Signal Processing） Firmware架构     三部分：ISP控制单元和基础算法库+3A算法库（包括AE等）+Sensor库。仅Atlas 200I/500 A2 推理产品支持这部分功能。ISP Firmware设计的基本思想是：单独提供3A算法库，由ISP控制单元调度基础算法库和3A算法库；由业务侧Sensor库分别向ISP基础算法库和3A算法库注册函数回调，以实现差异化的Sensor适配。不同的Sensor都以回调函数的形式，向ISP算法库注册控制函数。ISP控制单元调度基础算法库和3A算法库时，将通过这些回调函数获取初始化参数，并控制Sensor， 如调节曝光时间、模拟增益、数字增益等，控制镜头步进聚焦或旋转光圈等。ISP Firmware内部处理流程分两部分初始化动态调节开发模式自研的3A算法库自定义的3A算法库开发部分使用自研的3A算法库，部分使用自定义的3A算法库总体接口调用流程ISP作为前端采集部分，需要和审批采集单元VI协同工作ISP初始化和基本配置完成后，徐亚哦VI进行接口时序匹配一是匹配不同Sensor的输入时序，二是为ISP配置正确的输入时序待时序配置完成后，ISP就可以启动并进行动态图像质量调节了解更多请查阅昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/83RC1/appdevg/ispdevug/ispdevug_0001.html 

明天，12 月 27 日，2025 华为开发者大赛总决赛暨开发者年度会议将在上海 · 华为练秋湖研发中心正式开启。从代码成型到方案打磨，再到最终站上决赛舞台，这一路并不轻松。明天，所有准备都将被带到现场，用一次完整的展示，交出最终答案。作为本届大赛的合作伙伴与可观测性赛道支持方，观测云已经就位。展台已搭建完成，技术与团队已在现场待命，期待与每一位开发者面对面交流，见证作品真正走上舞台的那一刻。舞台已经亮灯，答案即将揭晓。明天，观测云在练秋湖，等你到场！