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。
基于Python深度学习的果蔬识别系统实现
果蔬识别系统，主要开发语言为Python，基于TensorFlow搭建ResNet卷积神经网络算法模型，通过对12种常见的果蔬（'土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'）图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django框架搭建Web网页端可视化操作界面，以下为项目实现介绍。
AI技术在医疗领域的应用及挑战
本文将探讨人工智能（AI）在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的定义和分类开始，然后详细介绍其在医疗领域的具体应用，如疾病诊断、药物研发等。最后，我们将讨论AI在医疗领域面临的挑战，包括数据隐私、伦理问题等。
探索未来编程：Python在人工智能领域的深度应用与前景###
本文将深入探讨Python语言在人工智能（AI）领域的广泛应用，从基础原理到前沿实践，揭示其如何成为推动AI技术创新的关键力量。通过分析Python的简洁性、灵活性以及丰富的库支持，展现其在机器学习、深度学习、自然语言处理等子领域的卓越贡献，并展望Python在未来AI发展中的核心地位与潜在变革。
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Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文探讨了Transformer模型中变长输入序列的优化策略，旨在解决深度学习中常见的计算效率问题。文章首先介绍了批处理变长输入的技术挑战，特别是填充方法导致的资源浪费。随后，提出了多种优化技术，包括动态填充、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2和XFormers的memory_efficient_attention。这些技术通过减少冗余计算、优化内存管理和改进计算模式，显著提升了模型的性能。实验结果显示，使用FlashAttention2和无填充策略的组合可以将步骤时间减少至323毫秒，相比未优化版本提升了约2.5倍。
【AI系统】AI 编译器历史阶段
本文概述了AI编译器的发展历程，从朴素AI编译器、专用AI编译器到未来的通用AI编译器，详细介绍了各阶段的技术特点与优化目标。AI编译器旨在优化AI和机器学习应用，通过多层IR设计、面向神经网络的深度优化及对DSA芯片的支持，实现高性能计算。随着技术的进步，通用AI编译器将实现计算图与算子的统一表达、自动化优化及模块化设计，推动AI技术的广泛应用和发展。
【AI系统】AI 编译器基本架构
本文承接前文关于AI编译器发展的三个阶段，深入探讨通用AI编译器架构。文章首先回顾现有AI编译器架构，如PyTorch的转换流程及优化策略，然后介绍理想化的通用AI编译器架构，涵盖从前端接收多框架模型输入到后端生成特定硬件代码的全过程。重点解析了编译器的中间表达IR、前端与后端优化技术，以及现有AI编译器全栈产品的层次结构，为读者提供了全面的技术概览。