Ascend Extension for PyTorch的源码解析
本文介绍了Ascend对PyTorch代码的适配过程，包括源码下载、编译步骤及常见问题，详细解析了torch-npu编译后的文件结构和三种实现昇腾NPU算子调用的方式：通过torch的register方式、定义算子方式和API重定向映射方式。这对于开发者理解和使用Ascend平台上的PyTorch具有重要指导意义。
【AI系统】内存分配算法
本文探讨了AI编译器前端优化中的内存分配问题，涵盖模型与硬件内存的发展、内存划分及其优化算法。文章首先分析了神经网络模型对NPU内存需求的增长趋势，随后详细介绍了静态与动态内存的概念及其实现方式，最后重点讨论了几种节省内存的算法，如空间换内存、计算换内存、模型压缩和内存复用等，旨在提高内存使用效率，减少碎片化，提升模型训练和推理的性能。