智创 AI 新视界 -- 提升 AI 推理速度的高级方法（16 - 2）
本文深度聚焦提升 AI 推理速度，全面阐述模型压缩（低秩分解、参数量化）、硬件加速（GPU、TPU）及推理算法优化（剪枝感知推理、动态批处理）。结合图像识别等多领域案例与丰富代码示例，以生动形象且专业严谨的方式，为 AI 从业者提供极具价值的技术指南，助力突破 AI 推理速度瓶颈，实现系统性能跃升。
飞桨x昇腾生态适配方案：14_loop算子缺失（上）：ONNX模型拆分
本文针对NPU不支持LOOP算子的问题，提出一种解决方案：将ONNX模型拆分为含LOOP算子和不含LOOP算子的子图，单独推理LOOP部分。通过构造包含LOOP算子的ONNX模型，将其转换为JSON格式提取子图，并对子图进行修改（如添加输入节点、删除无关节点）。最后，将JSON转回ONNX格式，完成模型切分与优化。此方法适用于关键路径上的LOOP算子，可有效解决离线推理中的兼容性问题。
飞桨x昇腾生态适配方案：07_性能数据分析
本文介绍了性能调优的全流程，包括分析、定位与优化。通过 profiling 工具采集算子级性能数据，定位计算与调度通信瓶颈。针对计算时间过长问题，可通过升级算子或提交工单解决；调度优化则关注重复编译，关闭在线编译或使用 aclnn 算子可提升效率。数据采集使用 paddlepaddle 的 profiler 工具，结合 msprof 解析生成的性能数据，重点分析 op_statistic_*.csv 和 op_summary_*.csv 文件，通过关键字段（如 Ratio、Total Time、Task Duration 和 Task Wait Time）量化性能瓶颈并实施优化策略。
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。