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人工智能

未来智能CEO马啸：支付是AI从“只读“走向“写入“的权限开关

"胡畔展示的这套架构呼应了马啸提出的战略逻辑，当现实世界的信息经过层层筛选、收敛、判断，最终被Agent准确理解为可执行的行动依据时，Prompt就不再是起点，而只是AI无数种触发方式中的一种。如果说前两年行业的主流思路是把大模型塞进设备里，让硬件变成AI的容器，那么未来智能的思考恰好反过来——让硬件成为AI的感官，让设备不再是等待被唤醒的工具，而是始终在线、持续感知现场的"身体"。而支付，正是补

 beckhamcheng
4分钟前

#人工智能
工业实时检测的范式革新：基于 RT-DETR 的高性能瑕疵识别架构深度解析与实战

工业4.0时代，机器视觉成为制造业数字化转型的关键。针对传统CNN在工业质检中的不足（如NMS性能瓶颈、固定锚框局限性和虚警问题），RT-DETR（实时检测Transformer）通过端到端NMS-Free架构、混合编码器（AIFI和CCFF）等技术，实现了高精度和稳定实时性。结合昇腾AI平台的算子优化（如算子融合和INT8量化），RT-DETR在高反射金属表面瑕疵识别等场景中表现优异，检测率和误

 烟雨江南785
2026-04-12 00:00:13

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#架构 #人工智能
昇腾 NPU 怎么接入 Kubernetes？CubeStudio 昇腾基础部署实操（驱动 / CANN / Ascend Docker Runtime / device-plugin / 监控）

CubeStudio是一款国产化、云原生的一站式开源AI平台，支持昇腾等国产异构算力，覆盖从数据到部署的全链路MLOps。本文详解昇腾硬件基础部署四步：驱动与CANN安装、Ascend Docker Runtime配置、K8s Device Plugin接入、NPU Exporter监控集成，实现昇腾卡在Kubernetes中可调度、可监控。后续将深入vNPU虚拟化与大模型分布式推理。平台开源免费

 cubestudio一站式人工智能平台
4小时前

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#kubernetes #docker #容器 +4
vLLM tensor_parallel_size 怎么选：910B 多卡 TP 机制、显存分摊与拓扑组合

掌握vLLM-Ascend TP并行机制——显存分摊、整除约束、拓扑优化，结合vLLM-Ascend实录配置，高效部署DeepSeek-V3.1 W8A8等大模型，实现多卡吞吐与显存平衡。详询昇腾知识图谱。

jieph01
5小时前

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#人工智能 #华为 #知识图谱
vLLM-Ascend 支持矩阵：supported_models 模型列表、BF16/ACLGraph 支持项核对方法

实时查询vLLM-Ascend支持矩阵，精准掌握模型在A2/A3、950等硬件上的BF16、W8A8、Fullgraph AclGraph等特性支持状态，权威来源为github issue页面，支持快速检索与适配验证。详询昇腾知识图谱。

jieph01
5小时前

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#人工智能 #华为 #知识图谱
vllm-ascend 自动寻优 skill：参数搜索顺序与 config 写法

MindSpeed-Agent 通过内置 vllm-ascend-autotune-zh Skill，实现昇腾环境下 vLLM 性能自动寻优。其两层架构：全特性发现层动态提取环境变量与配置项生成候选空间；吞吐寻优层按拓扑、调度、缓存等顺序逐级搜索，结合预检门禁、日志诊断与有效 benchmark 比较，确保可复现最优配置。最终配置映射至 CLI、JSON 与环境变量，支持一键接入昇腾知识图谱，无需

 jieph01
5小时前

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#华为 #人工智能 #知识图谱
vLLM-Ascend 图模式完全指南：cudagraph_mode 与 ACLGraph

配置cudagraph_mode（如PIECEWISE/FULL_DECODE_ONLY）并启用Npugraph_ex优化，结合ACLGraph编译路径，可显著提升vLLM-Ascend图模式性能。注意兼容性限制与流资源不足时的降级策略（如--enforce-eager），并通过静态kernel预编译加速启动。详询昇腾知识图谱。

jieph01
5小时前

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#华为 #人工智能 #知识图谱
vLLM-Ascend chunked prefill 调优：max_num_batched_tokens 与 block size 128 配置（910B）

通过启用chunked prefill（SplitFuse），优化长/短prompt吞吐与延迟，避免OOM。关键参数需满足≥max_model_len、256倍数，推荐4096+；block size 128见于算子层（如FlashAttention），910B上建议实测调优。禁用与APC/KV量化共用，310P需设保守max_model_len。详询昇腾知识图谱。

jieph01
5小时前

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#人工智能 #华为 #知识图谱
小智的 MCP 工具返回 true，就代表硬件动作完成了吗？

小智（xiaozhi-esp32）ESP32 客户端 2026-08-30 仍在活跃更新，仓库 star 数 29.5k；本文针对"工具返回 true 是否等于硬件动作完成"这一容易被压缩掉的责任边界，沿固定 commit `6240b777aaa2bc0cad43a4ce25b30de23f36ad00`（核验日期 2026-09-11）梳理 MCP 工具的端到端路径。在小智这条链路里，ESP3

武子康
5小时前

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#人工智能 #AI
AI硬件全景解析：CPU、GPU、NPU、TPU的差异化之路，一文看懂！

AI硬件进入“分工时代”，CPU、GPU、TPU、NPU各司其职：CPU为通用计算中枢，适配系统调度与轻量推理；GPU凭借并行算力主导AI训练与图形处理；TPU专注云端大模型高效训练，提升能效；NPU则在终端设备实现低功耗实时推理。未来趋势是场景化协同——端云结合、软硬一体，推动AI从云端走向万物智能。

ft1484166681
6小时前

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#人工智能 #科技 #GPU
BECKETT开发手记：TFLite模型转MS模型记录

下一步是拆解子图、剥离或消除 Loop，得到多段不含动态循环的 ONNX 子图，再分别转成 MindSpore Lite，又因为我们的控制流在模型图的中间，所以最后输出像 part_B.ms 和 part_C.ms 这样的多段模型，同时我们外置控制流代码，使用胶水代码重新粘合两个分离出来的模型，最终输出结果等价于tflite原模型。我们训出来的模型是TFlite格式，但是鸿蒙这块的Minds

BeckettDeng
14小时前

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#鸿蒙 #harmonyos #人工智能 +1
9月14日直播丨人芯对话:昇腾950算力落地算子的编程范式探索

B站预约链接：点击预约

 昇腾CANN
18小时前

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#昇腾 #CANN #人工智能 +1
bolt.diy 鸿蒙 PC 适配全记录：让 AI 全栈开发工作台在 HarmonyOS PC 上真正跑起来

AI 编程工具正在从“回答代码问题”走向“直接参与工程生产”。用户给出一句需求，工具不仅要返回代码片段，还要创建项目、维护文件树、运行依赖安装命令、启动开发服务器，并把结果放进预览窗口。bolt.diy 正是这一类产品中很有代表性的开源项目：它基于 Remix、React 和 Electron 构建桌面端体验，在同一个工作台中组织 AI 对话、代码编辑、终端、预览、版本同步和工程导出。

honker707
19小时前

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#harmonyos #人工智能 #华为
昇腾环境安装 flash_attn：FlashAttnPrefillBackend 报错与替代算子

将模型从GPU迁移至昇腾NPU时，flash-attn 编译失败属正常现象。正确做法是使用昇腾原生算子替代，支持变长序列与多种布局。对于 FlashAttnPrefillBackend 报错，可选用 vLLM-Ascend 或 MindIE 等原生引擎自动替换，或手动替换为 NPU 算子并做精度对拍。详询昇腾知识图谱。

jieph01
23小时前

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#pytorch #人工智能 #华为 +1
vLLM-Ascend 启动失败常见的三类故障排查（libatb.so、EngineCore、et_env.sh）

快速排查vLLM-Ascend启动失败三大核心问题：libatb.so缺失、环境变量顺序冲突、EngineCore崩溃。通过验证LD_LIBRARY_PATH、正确source CANN/ATB环境、启用ASCEND_LAUNCH_BLOCKING=1获取真实堆栈，并结合TASK_QUEUE_ENABLE=0与调试日志精准定位，快速解决昇腾部署难题。

jieph01
23小时前

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#人工智能 #华为 #知识图谱
聊聊我在信创环境下折腾语音识别这一年

一位政企 IT 架构师的真实选型复盘：面对“物理断网、华为昇腾国产芯片、多人会议精准分角色”的三重苛刻要求，团队先后踩遍了开源方案在断网依赖与算子塌陷上的坑，也经历了商业大厂六位数报价的劝退。最终通过一套深度适配昇腾底层的离线方案跑通上线，单卡撑起百路并发。文末梳理了 5 条涉密场景下的语音选型硬核避坑指南。

烟雨江南785
24小时前

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#语音识别 #人工智能 #websocket +1
vLLM-Ascend 环境变量清单：VLLM_ASCEND 系列 / HCCL_BUFFSIZE / V1 引擎配置（910B）

一键获取vLLM-Ascend在昇腾910B上的完整环境变量配置清单，涵盖通用必设、多卡/多机部署、V1引擎开关及调优参数，支持高频检索与精准召回，告别反复查文档。详询昇腾知识图谱。

jieph01
1天前

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#华为 #人工智能 #知识图谱
边缘AI模块产品方案：昇腾/瑞芯微/复旦微AI模组

在军工无人化、智能化装备加速发展的背景下，边缘AI模块成为机载、车载、弹载、星载等场景的核心计算单元。本文介绍我们基于国产AI芯片的边缘AI模块产品方案。

威嵌神州
1天前

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#人工智能 #嵌入式硬件
昇腾NPU小模型推理性能调优实战：从1.5s到0.7s的优化之路

不要相信第一感觉最开始觉得是.to('cpu')的问题，结果profiling后发现完全不是。性能问题一定要用工具定位，不能靠猜。Profiling是必备技能MindStudio的Timeline视图非常直观，能精确到每个算子的微秒级耗时。建议每个做昇腾开发的同学都学会用。Warmup很重要昇腾NPU首次推理会慢很多（算子编译+缓存预热），线上服务一定要做充分的warmup。版本很关键很多优化特性

 是Dream呀
1天前

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 13

#人工智能
昇腾 npu-smi：常用命令、Chip ID 与 NPU ID 辨析、910B/910_93 型号识别

一句话让Agent变身昇腾专家：通过接入昇腾知识图谱，一键获取npu-smi命令详解、Chip ID与NPU ID辨析、910B4与910_9392型号识别及驱动固件配套方案，彻底解决ATC SoC版本配置难题。

jieph01
1天前

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 3

#人工智能 #华为 #知识图谱
CANN 安装升级避坑：version.cfg 查版本、银河麒麟找不到驱动、nnrt --version 无输出排查

掌握CANN版本配套、驱动固件升级顺序及常见NPU error排查。通过version.cfg与npu-smi info -v查版本，遵循固件→驱动→CANN升级流程并重启；容器内需挂载驱动目录并启用Ascend Runtime；nnrt无输出时检查PATH与set_env.sh；环境变量未生效则重源配置并开启DEBUG日志。详询昇腾知识图谱。

jieph01
1天前

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 1

#人工智能 #华为 #知识图谱
小智发出 abort 后，旧声音为什么还可能继续？

小智（xiaozhi-esp32）2026-08-30 仍在活跃更新，仓库 star 数 29.5k；本文针对"按下打断后仍听到一点旧声音"的场景，沿固定 commit `6240b777aaa2bc0cad43a4ce25b30de23f36ad00`（核验日期 2026-09-10）梳理责任边界。`Application::AbortSpeaking()` 本身只设置 `aborted_ =

武子康
1天前

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 2

#人工智能 #AI #架构 +1
昇腾 AscendC seed 类算子 TBuf 未 InitBuffer 报错排查：507035 根因与修复

昇腾seed类算子编译通过却运行崩507035（ADDR_MISALIGN），根因是TBuf workspace未显式调用InitBuffer导致访问未分配内存。该问题高频出现在随机数算子（如PhiloxRandom）中，因临时变量多依赖未初始化的TBuf。修复后可稳定运行于NPU，无需改动计算逻辑。详询昇腾知识图谱。

jieph01
2026-09-12 10:49:49

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#华为 #人工智能 #知识图谱
AscendC MIX 模式 kernel 直调死锁排查：AIC/AIV 核心比例与 507015 定位

昇腾编程精准定位MIX kernel直调死锁问题。核心排查三步：核对KERNEL_TASK_TYPE与blockDim配比；检查CrossCoreSetFlag/WaitFlagidx与mode匹配；在共享MTE管线中加PipeBarrier<PIPE_ALL>()避免硬件异常。507015错误时，有MTE info则查管线排空，无则查核配比与同步配对。

jieph01
2026-09-12 10:44:48

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 1

#华为 #人工智能 #知识图谱
昇腾 AscendC LayerNorm 算子：行切分 Tiling、UB 容量预算、ReduceSum 求 mean 完整实战

掌握LayerNorm手写算子核心：行切分Tiling、UB预算与ReduceSum求mean全流程。官方推荐使用LayerNorm Tiling API，避免手动推导参数；需注意FP32中间计算保精度、UB空间预扣tmpBuf、stackBufferSize不小于minValue。端到端样例覆盖前向后向全链路，A2/A3≥CANN 9.0.0可运行。详询昇腾知识图谱。

jieph01
2026-09-12 10:40:07

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 2

#华为 #人工智能 #知识图谱
让水风光带来澎湃绿色算力探寻算电协同四川实践

依托雅安大数据产业园全绿电算力底座，企业自研晨检机器人、智能留样柜等多类终端硬件产品，配套云端SaaS平台与全周期运维服务，覆盖学校、政企、团餐、冷链、农村坝坝宴等多元场景，实现毫秒级风险预警。鸿蒙生态（成都）创新中心是西部地区首个鸿蒙生态专业载体，于2024年6月揭牌，2025年4月展厅正式启用，由鸿蒙生态服务公司运营，是鸿蒙生态官方授权的公共服务平台，锚定成果展示、技术赋能、人才培育、场景落地

 C学堂
2026-09-12 09:01:34

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#人工智能 #科技
AI 新闻日报 2026-09-12：Agents API 公测、AI Agent 军团攻击事件、龙猫 2.0 万亿开源

9 月 11 日，阿里 Qoder 推出 Mobile Use 插件（Beta）：Agent 在修改安卓、鸿蒙、iOS 代码后，可直接在设备或模拟器上运行应用、完成交互并确认修改是否生效。核心能力 / 核心细节：三端各走原生工具链。

海盗1234
2026-09-12 07:11:03

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#人工智能 #开源
从慢得离谱到性能翻倍：昇腾910B迁移小模型MobileNet避坑与调优实录

一开始觉得是.to('cpu')慢，结果完全不是。性能问题必须用工具定位，Python层面的计时在异步场景下不可靠。尤其是在涉及NPU/GPU异步计算时，不加测出来的时间都是假的。对于ResNet18、MobileNet这种小计算量模型，调度开销是杀手，开启任务队列优化是必须的。MindStudio的Timeline视图非常直观，能精确到每个算子的微秒级耗时。这个工具一定要学会用。同时昇腾NPU首

 是Dream呀
2026-09-11 23:02:07

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 8

#人工智能
华为云码道技术创作活动开启｜分享你的 AI 编程与鸿蒙实战经验

你可以记录使用华为云码道完成项目开发的实操过程、调试踩坑经验、能力测评感受，多主题可同步创作、多篇内容可自由投稿，用文字记录技术成长，沉淀专属优质技术作品。针对鸿蒙开发者打造，依托华为云码道鸿蒙专属模型，解决 ArkTS 入门难、项目迁移繁琐、元服务开发低效等痛点，助力快速完成鸿蒙应用开发与迭代。面向前端、后端、全栈工程师，聚焦真实项目场景，覆盖从零开发、老旧项目重构、终端开发、规范化工程落地，全

 AtomGit
2026-09-11 21:30:00

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#华为云 #人工智能 #harmonyos
DeepSeek被曝采购16万颗华为昇腾950DT：国产AI算力迈入“吉瓦时代“？

彭博社曝出重磅消息：DeepSeek计划在内蒙古乌兰察布部署至少16万颗华为昇腾950DT芯片，订单约25.6亿美元，建成后将是已知规模最大的国产AI芯片单点集群。本文拆解这笔大单背后的推理成本逻辑、昇腾生态进展，以及国产算力从"可用"走向"规模商用"的拐点信号，并给开发者三点务实建议。

星***园
2026-09-11 20:11:36

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#华为 #人工智能 #DeepSeek +3
驱动装不上、透传总报错？三类芯片裸金属适配经验全收进这个 AI Skill | 龙蜥 SkillHub 精选

做算力适配的工程师大概都有个体会：这活儿技术上不难，但信息太碎。NVIDIA 的文档是一套体系，海光又是一套，其他各家也有各自的体系。而且每家都在迭代——NVIDIA 把 Docker 仓库迁了，昇腾把 device-plugin 合到 mind-cluster 了，海光的驱动模块名从。

OpenAnolis小助手
2026-09-11 19:41:44

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#人工智能
2026年免费解压缩软件评测最新：黑马出现了！

2026年，软领Win解压缩凭借无广告、全平台覆盖（含鸿蒙）及强大功能，荣膺360软件管家“年度工具TOP1”。它支持多格式解压与压缩，内置图片、音视频、PDF、软件压缩及智能证件照制作等“隐藏神技”，实现一站式文件处理。界面简洁、操作流畅，彻底告别传统压缩软件的弹窗困扰，成为免费解压领域的真正黑马。

普通网友
2026-09-11 16:36:11

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#大数据 #人工智能 #AI +1
昇腾 950PR aclrtGetResInCurrentThread 的资源限制语义与排查用法

通过aclrtGetResInCurrentThread接口，结合Stream/Device级核资源限制机制，可精准定位950PR多任务混布中的算子tiled与通信超时问题。优先级为Stream > Device > 硬件默认，配合context_query样例验证资源可用性，排查通信超时（如EI0002、507001）时需检查资源限制是否过低导致任务变慢。详询昇腾知识图谱。

jieph01
2026-09-11 15:36:16

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 1

#人工智能 #华为 #知识图谱
昇腾 950/910C Matmul GM 模式与 DirectMemoryAccess：TPosition 怎么选

DirectMemoryAccess在SIMD/SIMT与Matmul GM模式中的双重含义。950相较910C扩展了VECOUT/VECIN/LocalTensor等路径，优化融合算子性能；GM模式通用可迁移，但C输出对齐要求为常见踩坑点。选型建议：常规用GM，融合场景用VECOUT，需直接接向量处理则950优先用VECIN或LocalTensor。

jieph01
2026-09-11 15:19:03

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 1

#人工智能 #华为 #知识图谱 +1
ops-transformer Ascend950 GetMDLConfig 实战：preload 方向、enUnitFlag 与 950 参数边界

精准解析GetMDLConfig参数调优难题：明确doMTE2Preload（N方向预加载）与enUnitFlag（流水并行）在950上的生效条件，避开enableUBReuse等不支持项，结合msOpProf定位瓶颈，实现Matmul性能高效优化。详询昇腾知识图谱。

jieph01
2026-09-11 15:10:01

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#transformer #深度学习 #人工智能 +2
Ascend950 MultiCoreMatmulTiling 报 GetTiling failed：SetBufferSpace 与 L0C 排查指南

在昇腾950上使用Matmul高阶API时，若GetTiling()返回-1，常见原因为Tiling空间配置超出硬件约束。需检查SetBufferSpace设置的L1/L0C/UB等缓冲区大小是否充足，优先恢复默认值复测；开启WARNING日志搜索“MatmulApi Tiling”定位失败原因；用MultiCoreMatmulGetTmpBufSizeV2反查实际内存需求；同时确保SOC_VER

jieph01
2026-09-11 15:00:12

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#华为 #人工智能 #知识图谱
UnifiedBus 灵衢互联全景：URMA/UTP/EID/CNA/Jetty 与昇腾 950 超节点

灵衢（UnifiedBus）协议栈全链路技术：从物理层到功能层，涵盖URMA、RTP/CTP/UTP、EID/CNA、Jetty及UB内存同步语义；结合950芯片级特性与开源落点（HCCL/hcomm、UB规范、david_v121平台代码），实现对超节点架构、CCU通信、跨域路由等核心能力的精准解析。

jieph01
2026-09-11 14:53:13

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#人工智能 #华为 #知识图谱 +1
CrossCoreSetFlag 实战：昇腾 950 核间同步与硬通道边界

掌握950核间同步核心：CrossCoreSetFlag四模式、flagId分配与硬通道边界。实战中需谨防与Matmul API冲突，注意PIPE流水与模板参数一致性，避免非法指令。AIV与AIC间数据交互依赖SSBuffer或注册后中转，直接DataCopyUB2L1将触发错误。详询昇腾知识图谱。

jieph01
2026-09-11 14:48:44

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#华为 #知识图谱 #人工智能 +1
昇腾 A5 DataCopyPad 用法：PaddingMode::Normal 显式模板参数与 32 字节约束

在昇腾A5（950PR/950DT）上使用DataCopyPad时，必须显式指定PaddingMode::Normal模板参数，因不带mode的原型在950上不支持。该接口支持两种模式：Normal（默认，每块补至32字节对齐）与Compact（仅末尾补对齐，适用于非连续stride搬运）。源地址1字节对齐，目的地址需32字节对齐，blockLen等参数需满足约束。启用SetLoopModePar

jieph01
2026-09-11 14:38:50

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#人工智能 #华为 #知识图谱
昇腾 950 RegBase 性能优化：从 msprof 采数到优化手法

掌握RegBase算子优化全流程，关键在于正确采集msprof数据，分析OpBasicInfo.csv、PipeUtilization.csv等指标，识别计算/访存/等待瓶颈。优化手法包括VF融合、复杂计算拆分、循环unroll及减少Scalar阻塞，结合IPC（目标1.4+）与流水图诊断，实现从基线44113→1785周期的性能跃升。体系化流程涵盖Tiling建模、卡间/核间/单核流水优化。详询

 jieph01
2026-09-11 14:32:46

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 3

#性能优化 #人工智能 #华为 +1
【LLM】DeepSeek V4 底层逻辑全解析：从 V3 到 V4，真正升级了什么？

DeepSeek V4 并非参数堆砌，而是通过 CSA/HCA 混合注意力、mHC 残差连接、Muon 优化器、OPD 专家蒸馏与全流程数值一致性五大重构，实现长上下文效率、万亿 MoE 训练稳定与多领域能力融合的系统性突破。其 100 万 token 上下文推理成本降至 V3.2 的 27%，并首次在昇腾芯片上完成全栈适配，标志着从“能训”到“可复现、可部署”的工程跃迁。

h1773655323
2026-09-11 11:54:37

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#人工智能 #语言模型
昇腾 RegTensor Cast 详解：RoundMode 选对了吗，寄存器连续计算怎么写

掌握Cast在950中的关键用法：正确设置RoundMode、配合SetCtrlSpr启用饱和、利用VF RegAPI实现寄存器连续计算，避免频繁UB搬运，性能提升1.35倍。重点排查舍入误差、饱和失效与循环内Load/Store瓶颈。详询昇腾知识图谱。

jieph01
2026-09-11 11:43:02

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 1

#华为 #人工智能 #知识图谱
上海AI实验室 Intern Lumina U2 上线 AtomGit AI，昇腾千卡训练提效 1.85 倍

Intern Lumina U2 采用AToken 多码本视觉分词器，以8组离散码本协同编码每个视觉位置，共同描述其语义与细节信息，在可控的 Token 序列长度下提升视觉表示的信息容量与细节表达能力，为理解和生成任务提供更加有效的视觉基础。U2并不是统一模型的终点。未来，昇腾将助力上海AI实验室持续拓展全视觉模态的建模与生成能力，探索更复杂的跨模态任务、交互形式和推理过程，让统一模型进一步拥有“

AtomGit
2026-09-11 11:27:00

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#人工智能 #开源
ZStack AIOS 完成昇腾 910C 全链路适配！国产高端算力适配版图再下一城

大模型应用加速落地，企业对算力的需求在性能、规模和供给方式上不断分化，AI 基础设施也逐步走向多元算力并行。不同芯片能否快速接入统一平台，并沿用既有的模型部署和运维体系，正在成为企业评估 AI 基础设施持续演进能力的重要因素。

Chris.ren
2026-09-11 10:47:22

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#人工智能
小智的音频队列满了：丢旧帧、拒新包与播放延迟

小智（xiaozhi-esp32）是 78 开源的基于 MCP 的 ESP32 聊天机器人，支持 Opus 音频流式传输，2026-08-30 仍在活跃更新，仓库 star 数 29.5k。本文针对小智客户端 `AudioService` 的四段队列——PCM 编码队列（2 任务）、Opus 发送队列（40 包）、Opus 解码队列（20 包）、PCM 播放队列（2 任务）——梳理各自装满时的取舍

 武子康
2026-09-11 10:19:30

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#音视频 #人工智能 #AI