- flux是一个AI图像生成模型，它有120亿参数量，可以根据文字（英文）生成各种图片，也可以在图片里添加文字。本任务的主要目的是完成 flux 适配 Ascend 和 Kunpeng 处理器的开发与部署 flux是一个AI图像生成模型，它有120亿参数量，可以根据文字（英文）生成各种图片，也可以在图片里添加文字。本任务的主要目的是完成 flux 适配 Ascend 和 Kunpeng 处理器的开发与部署
- DeepSpeed 是由微软开发的深度学习训练优化库，专注于大规模分布式训练和推理加速。它的主要功能包括分布式训练、混合精度训练、内存优化（如 ZeRO 优化技术）以及模型压缩。本任务的主要目的是完成 DeepSpeed 适配 Ascend 和 Kunpeng 处理器的开发与部署 DeepSpeed 是由微软开发的深度学习训练优化库，专注于大规模分布式训练和推理加速。它的主要功能包括分布式训练、混合精度训练、内存优化（如 ZeRO 优化技术）以及模型压缩。本任务的主要目的是完成 DeepSpeed 适配 Ascend 和 Kunpeng 处理器的开发与部署
- 以动态调整灰度发布场景的治理规则为例来展示Backend是如何管理插件的动态配置的；《华为云DTSE》开源专刊发布，以开源促进技术创新和生态协同；分享如何在香橙派AI PRO（基于昇腾310B1芯片）上适配并运行通义千问大模型的完整流程... 以动态调整灰度发布场景的治理规则为例来展示Backend是如何管理插件的动态配置的；《华为云DTSE》开源专刊发布，以开源促进技术创新和生态协同；分享如何在香橙派AI PRO（基于昇腾310B1芯片）上适配并运行通义千问大模型的完整流程...
- 携手根生态使能开发者学习成长，云上技术创新。 携手根生态使能开发者学习成长，云上技术创新。
- 目前已经有越来越多的开发者使用Ascend C，我们将通过几期“Ascend C算子性能优化”专题分享，围绕开发者最为关心的算子性能优化环节，介绍Ascend C算子常用的优化技巧，帮助开发者自主构建出更优性能的算子。专题内容将围绕流水优化、搬运优化、内存优化、API使用优化以及Tiling优化等优化技巧，从方案讲解、优化案例、性能对比等多角度展开介绍。 目前已经有越来越多的开发者使用Ascend C，我们将通过几期“Ascend C算子性能优化”专题分享，围绕开发者最为关心的算子性能优化环节，介绍Ascend C算子常用的优化技巧，帮助开发者自主构建出更优性能的算子。专题内容将围绕流水优化、搬运优化、内存优化、API使用优化以及Tiling优化等优化技巧，从方案讲解、优化案例、性能对比等多角度展开介绍。
- 本案例以矩阵维度M = 4096，N = 5120，K = 4096，输入数据类型half，输出数据类型float，输出格式是ND为例，性能验证平台为Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，介绍针对Matmul算子的主要优化手段，包括优化分核逻辑、优化基本块、开启大包搬运。 本案例以矩阵维度M = 4096，N = 5120，K = 4096，输入数据类型half，输出数据类型float，输出格式是ND为例，性能验证平台为Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，介绍针对Matmul算子的主要优化手段，包括优化分核逻辑、优化基本块、开启大包搬运。
- 本文介绍了如何使用昇思MindSpore框架构建基于MNIST数据集的手写数字识别模型。首先，讲解了MindSpore的优势和架构。随后，详细描述了从数据下载、预处理到神经网络模型定义、训练和测试的完整流程。通过实例代码演示了如何使用MindSpore进行模型训练、保存和加载，并展示了模型预测的结果。最后，总结了学习过程中的重要经验和心得，鼓励读者动手实践，进一步探索和应用MindSpore。 本文介绍了如何使用昇思MindSpore框架构建基于MNIST数据集的手写数字识别模型。首先，讲解了MindSpore的优势和架构。随后，详细描述了从数据下载、预处理到神经网络模型定义、训练和测试的完整流程。通过实例代码演示了如何使用MindSpore进行模型训练、保存和加载，并展示了模型预测的结果。最后，总结了学习过程中的重要经验和心得，鼓励读者动手实践，进一步探索和应用MindSpore。
- 基于香橙派 AIpro搭建二维码分类模型及其Flask服务 🌴一.引言华为昇腾是华为在AI领域的核心品牌，提供先进的AI处理器和解决方案。其AI基础软硬件平台包含Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore等，为全球AI开发者提供强大的技术支持。随着物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的飞速发展，边缘计算设备在数据处理和实时分析方面展现出巨大潜力。香橙... 基于香橙派 AIpro搭建二维码分类模型及其Flask服务 🌴一.引言华为昇腾是华为在AI领域的核心品牌，提供先进的AI处理器和解决方案。其AI基础软硬件平台包含Atlas系列硬件、异构计算架构CANN、全场景AI框架昇思MindSpore等，为全球AI开发者提供强大的技术支持。随着物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的飞速发展，边缘计算设备在数据处理和实时分析方面展现出巨大潜力。香橙...
- 集合通信定义了一系列标准信息交换接口，解决并行计算时不同进程之间的通信问题。集合通信广泛用于AI、HPC等大规模计算通信场景。以深度学习数据并行训练场景为例，训练任务将不同训练样本分配给多个加速节点并行训练，在每一个训练迭代（或若干迭代）之后，模型梯度数据需要在所有节点间进行同步（如求和操作）。 集合通信定义了一系列标准信息交换接口，解决并行计算时不同进程之间的通信问题。集合通信广泛用于AI、HPC等大规模计算通信场景。以深度学习数据并行训练场景为例，训练任务将不同训练样本分配给多个加速节点并行训练，在每一个训练迭代（或若干迭代）之后，模型梯度数据需要在所有节点间进行同步（如求和操作）。
- 随着大模型的兴起，神经网络规模不断扩大，对内存资源的消耗也越来越高，如何降低AI算法的内存占用成为AI计算领域降成本提性能的一个重要手段。当前降低AI算法内存占用的主要技术有内存复用（Memory Reuse）、重算（Recompute）、内存交换（Memory Swap）、控制执行序（Topo优化）等，其中内存复用是应用最广泛的内存优化技术，该技术可在不影响网络执行性能的前提下降低内存占用，结合 随着大模型的兴起，神经网络规模不断扩大，对内存资源的消耗也越来越高，如何降低AI算法的内存占用成为AI计算领域降成本提性能的一个重要手段。当前降低AI算法内存占用的主要技术有内存复用（Memory Reuse）、重算（Recompute）、内存交换（Memory Swap）、控制执行序（Topo优化）等，其中内存复用是应用最广泛的内存优化技术，该技术可在不影响网络执行性能的前提下降低内存占用，结合
- 自昇腾Ascend C编程语言发布至今，已经有不少开发者通过官方教程文档、学习视频中快速掌握了如何开发Ascend C算子。然而对于一些深度开发者，需要更深入了解高性能编程技巧，更深层次理解编程模型和硬件架构、不同算子开发工程的区别以及高阶API的实现原理等。 自昇腾Ascend C编程语言发布至今，已经有不少开发者通过官方教程文档、学习视频中快速掌握了如何开发Ascend C算子。然而对于一些深度开发者，需要更深入了解高性能编程技巧，更深层次理解编程模型和硬件架构、不同算子开发工程的区别以及高阶API的实现原理等。
- 学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2。 并打通一个Ascend910训练到Ascend310推理的全流程思路。 > 在本篇章，我们继续进入推理阶段！ 学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2。 并打通一个Ascend910训练到Ascend310推理的全流程思路。 > 在本篇章，我们继续进入推理阶段！
- CANN社区版从8.0RC1.alpha001开始，已经支持Atlas 200 A2推理产品进行Ascend C算子开发。据此，笔者在香橙派AIPro开发板上进行Ascend C环境搭建和例程运行。 CANN社区版从8.0RC1.alpha001开始，已经支持Atlas 200 A2推理产品进行Ascend C算子开发。据此，笔者在香橙派AIPro开发板上进行Ascend C环境搭建和例程运行。
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