OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。
进击的Kubernetes调度系统（一）：Scheduling Framework
阿里云容器服务团队结合多年Kubernetes产品与客户支持经验，对Kube-scheduler进行了大量优化和扩展，逐步使其在不同场景下依然能稳定、高效地调度各种类型的复杂工作负载。
《进击的Kubernetes调度系统》系列文章将把我们的经验、技术思考和实现细节全面地展现给Kubernetes用户和开发者，期望帮助大家更好地了解Kubernetes调度系统的强大能力和未来发展方向。
【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。
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。
