高性能SoC FPGA原型验证系列——综述
本系列博文将结合自己在FPGA原型验证方面的工作经验，先从总体上探讨FPGA原型验证的优势和挑战，然后介绍市面常见的FPGA原型平台并分析各自的优缺点，随后重点介绍平头哥高性能SoC使用的FPGA原型平台，后续还会就FPGA原型中的关键技术进一步展开讨论，并给出自己的一些经验和技巧总结，希望通过系列博文能带给读者关于FPGA原型验证一个系统的认识。当然，我更希望参与FPGA原型平台工作的同学能够一起切磋技艺，为平台建设出谋划策，快速迭代我们的平台，让我们一起打造更加Smart的FPGA原型平台.
2023阿里云GPU服务器学生优惠价格表
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【AI系统】超异构计算
本文探讨了计算机架构发展的黄金十年，重点介绍了异构计算和超异构计算的概念及其在AI芯片发展中的应用。文章首先回顾了AI芯片发展的三个阶段，随后详细阐述了异构计算的优势和应用场景，如性能飞跃、灵活定制、降低成本和降低功耗。接着，文章分析了超异构计算的出现背景、基本特征及其面临的挑战，包括软件层的复杂性和硬件定义软件与软件定义硬件之间的权衡。最后，展望了超异构计算的未来，强调了跨平台统一计算架构的重要性，以及构建开放生态系统的必要性。
了解集合通信与模型并行策略
了解集合通信基础概念及常见的集合通信原语；以及大模型并行策略：包括数据并行、流水并行、张量并行和专家并行。
NPU上如何使能pytorch图模式
本文介绍了PyTorch的`torch.compile`技术和TorchAir的相关内容。`torch.compile`通过将动态图转换为静态图并结合JIT编译，提升模型推理和训练效率。示例代码展示了如何使用`torch.compile`优化模型。TorchAir是昇腾为PyTorch提供的图模式扩展库，支持在昇腾设备上进行高效训练和推理。它基于Dynamo特性，将计算图转换为Ascend IR，并通过图引擎优化执行。文章还提供了TorchAir的使用示例及功能配置方法。
