飞桨x昇腾生态适配方案：03_模型训练迁移
本案例以PaddleOCRv4模型为例，详细介绍了将模型迁移到NPU的完整流程。迁移过程中需确保模型功能在新硬件上无误，重点关注偶发性错误及长时间运行时可能出现的问题，并通过日志辅助定位问题。文档涵盖环境搭建、数据集准备、模型配置、训练启动及常见问题排查等内容。例如，通过设置环境变量排查缺失算子，处理Paddle版本兼容性问题，以及解决进程残留等。适合希望将OCR模型部署到NPU的开发者参考。
飞桨x昇腾生态适配方案：05_算子适配流程
本内容主要介绍Paddle针对非CPU和Nvidia GPU硬件（如NPU）的适配流程与方法。适配代码存于PaddleCustomDevice仓库，路径为`PaddleCustomDevice/backends/npu`，包含kernels（算子适配）和tests（单元测试）两个核心目录。适配流程分为算子注册、适配函数入参与主体实现三步，重点对齐Paddle与CANN算子参数。
飞桨x昇腾生态适配方案：06_算子适配举例
本节详细解析了Paddle-API与CANN-Kernel之间的差异及适配策略，涵盖三种主要场景：参数缺失或不对应、数据类型不匹配以及layout转换。针对不同问题提出具体解决方案，如通过默认赋值或计算补充参数、使用`Cast`操作转换数据类型、借助`Transpose`调整数据布局等。同时，以ReluGrad和nll_loss算子为例，深入说明参数对齐、数据类型转换及转置操作的实现流程，为开发者提供清晰的适配指导。
飞桨x昇腾生态适配方案：04_模型精度对齐
本文详细介绍了模型在不同硬件（如GPU与NPU）间迁移时的精度对齐方法，包括前向和反向对齐的具体步骤。前向对齐通过模块化对比计算结果（如平均值、最大最小值等），确保误差在合理范围内；反向对齐则聚焦于梯度差异，利用二分法定位问题算子。同时，文章结合PPHGNet_small和MultiHead等具体模块代码，说明了如何打印输出并分析中间结果。此外，还探讨了私有格式、梯度异常及特殊shape等可能影响精度的因素，并提出相应解决策略。整体流程清晰，为跨硬件模型迁移提供了实用指导。
飞桨x昇腾生态适配方案：08_性能调优方法
本文主要探讨性能优化中的问题定界与解决方法，针对计算时间和调度时间两方面展开分析。对于计算时间长的问题，可能源于算子运行在 AI_CPU 或使用较慢的 aclop 算子，可通过数据类型转换、切换至 aclnn 算子或优化底层算子来改善。调度时间长则常因算子运行在 CPU、重复编译或通讯耗时过多引起，可采取算子适配优化、减少编译次数及避免冗余 copy 操作等手段解决。此外，文章还介绍了适配层优化策略，包括未注册算子排查、重复编译优化以及通过更换算子、调整数据类型和引入融合算子提升性能。
飞桨x昇腾生态适配方案：02_常用环境变量
本节介绍训练前建议设置的常用环境变量，涵盖NPU私有格式、在线编译、性能优化参数（如`aclnn_scale`和`aclnn_split`）、算子黑名单配置、NPU卡号指定、Paddle内存分配策略及日志设置等内容。通过合理配置这些变量，可有效提升训练性能并解决潜在问题。例如，关闭`FLAGS_npu_storage_format`以禁用NPU私有格式，或调整`ASCEND_MAX_OP_CACHE_SIZE`优化Kernel缓存大小。同时，CANN和Paddle的日志环境变量也提供了调试支持。
飞桨x昇腾生态适配方案：00_整体方案介绍
本文详细介绍PaddlePaddle与NPU的适配工作，涵盖训练与推理支持、性能优化及离线推理方案。PaddleCustomDevice作为适配层，支持主流模型（详见飞桨-昇腾模型列表），多数性能媲美V100，部分调优模型接近0.8*A800。硬件适配主要针对A2芯片，A1兼容但310系列建议离线推理。提供常用模型仓链接及整体方案导览，包括环境准备、算子适配、性能调优和Paddle转ONNX/OM等内容。
《从“高温警报”到“持续冷静”：相变浸没液冷的散热逆袭之路》
相变浸没液冷技术为数据中心和人工智能计算的散热难题提供了高效解决方案。通过将设备浸没于特殊冷却液中，利用相变原理快速带走热量，实现全方位冷却。相比传统风冷和液冷，该技术显著降低设备温度、能耗和故障率，提升运行效率与空间利用率。在AI计算中，它确保芯片稳定工作，加速模型训练。尽管存在成本和技术普及等挑战，但随着技术进步，其应用前景广阔，有望推动数据中心与AI计算的进一步发展。
《从“平”到“立”，3D集成技术如何重塑AI芯片能效版图》
3D集成技术正革新人工智能芯片的性能与能效。传统2D芯片设计受限于平面空间，信号传输延迟、能耗高；而3D集成通过垂直堆叠芯片层，大幅缩短信号路径，提升数据处理速度和计算密度，同时降低能耗并优化电源管理。它在数据中心和边缘设备中展现出巨大潜力，助力图像识别、语音处理等任务高效完成。尽管面临散热与成本挑战，但随着技术进步，3D集成有望成为AI芯片主流，推动人工智能更广泛的应用与创新。