【AI系统】昇腾异构计算架构 CANN
本文介绍了昇腾 AI 异构计算架构 CANN，涵盖硬件层面的达·芬奇架构和软件层面的全栈支持，旨在提供高性能神经网络计算所需的硬件基础和软件环境。通过多层级架构，CANN 实现了高效的 AI 应用开发与性能优化，支持多种主流 AI 框架，并提供丰富的开发工具和接口，助力开发者快速构建和优化神经网络模型。
【AI系统】Auto-Tuning 原理
本文探讨了在多样化硬件平台上部署深度神经网络（DNN）时，传统算子库面临的挑战及解决方案。随着硬件平台的多样化和快速迭代，手动编写高性能算子库变得日益困难。文中介绍了基于TVM的三种自动调优系统——AutoTVM、Ansor和Meta Scheduler，它们通过自动生成高性能算子，有效解决了传统方法的局限性，提高了DNN在不同硬件平台上的执行效率。
【AI系统】指令和存储优化
在AI编译器底层，除了广泛应用的循环优化外，还存在指令优化和存储优化两大类。指令优化通过利用硬件提供的特殊加速指令，如向量化和张量化，提高计算效率；存储优化则关注如何高效管理数据存储与访问，减少延迟，提高整体计算效率。这些技术共同作用，极大提升了AI系统的性能。
AscendC从入门到精通系列（二）基于Kernel直调开发AscendC算子
本文介绍了AscendC算子的开发流程，包括核函数开发、算子类定义及其实现、核函数的CPU和NPU侧运行验证。通过具体示例`add_custom.cpp`，详细展示了如何使用Ascend C完成算子核函数的定义、初始化、数据搬运和计算过程，并提供了完整的CPU和NPU侧调用程序代码，帮助开发者理解和实践AscendC算子的开发。
Ascend上的FlashAttention实现
FlashAttention是优化Transformer模型计算效率和内存使用的技术，通过减少存储访问开销提升性能。它采用Tiling、Recomputation、分块SoftMax等策略，减少HBM访问，加速计算，并在昇腾AI处理器上实现了显著的性能提升。
智源研究院发布中文高质量数据集CCI3.0-HQ技术报告
智源研究院发布了CCI3.0-HQ中文预训练数据集，采用先进的混合质量过滤方法，显著提升数据完整性和性能。该数据集在多项实验中表现优异，超越了其他主流中文语料库。同时，智源还推出了CCI3-HQ分类器，大幅改进了大语言模型训练中的数据选择流程。
用 OpenVINO™ 部署 GLM-Edge 全家桶
11月29日，智谱发布了GLM-Edge系列模型，包括GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B、GLM-Edge-V-5B，适用于手机、车机及PC平台。文章介绍了如何使用OpenVINO™工具套件在本地部署这些模型，实现高效的AI任务处理，如聊天与图像理解。提供了详细的环境配置、模型转换与量化、以及具体的应用示例。
什么是CANN和Ascend C
CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为推出的AI异构计算架构，支持多种AI框架如MindSpore、PyTorch等，适用于AI处理器与编程，旨在提升昇腾AI处理器的计算效率。CANN提供强大的图引擎、算子开发语言Ascend C、算子加速库AOL、集合通信库HCCL、毕昇编译器及Runtime运行时，支持快速构建AI应用，涵盖推理应用开发、模型训练和算子开发等关键功能。
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