昇腾算力赋能：解密高性能算子与MoE模型落地新范式

在广州一场近700名开发者参与的盛会上，昇腾AI正以前所未有的速度更新其工具链。仅MoE模型推理一项，昇腾就能实现单卡吞吐量提升3倍以上，时延降低50%，成本下降超50%。

随着大模型参数规模从千亿向万亿迈进，传统单一算力架构已无法满足需求。异构计算成为AI算力发展的关键路径，而华为昇腾系列AI处理器凭借其CANN（Compute Architecture for Neural Networks）架构，正为国产AI基础设施提供坚实底座。

华为昇腾计算技术开发部部长王晶指出，未来AI领域将呈现“参数摸高”与“工程创新”并行的态势。这意味着不仅要追求模型规模的突破，更要通过底层优化实现真正的工程落地。

01 异构计算新格局：昇腾CANN架构全解析

华为CANN架构作为昇腾AI处理器的软件计算核心，设计目标在于实现从框架到底层硬件的无缝协同。这一架构通过多层优化，将AI工作负载高效映射到专用硬件上执行。

在CANN架构中，算子层 是连接上层框架与底层硬件的桥梁。当前昇腾支持包括MindSpore、TensorFlow在内的多种主流框架，通过自动或手动算子映射实现模型在昇腾芯片上的高效执行。

昇腾社区推出的 TBE DSL（Tensor Boost Engine Domain-Specific Language） 让开发者能够专注于算子的数学逻辑描述，而将复杂的调度优化交给系统自动完成。

TBE DSL通过计算AST标注与模式识别、AST子图切分以及调度模板选择三个核心步骤实现自动优化。这种方式显著降低了算子开发门槛，同时保证了性能优化效果。

02 算子开发实战：从基础Add到高效优化

算子开发是昇腾生态中的核心技术环节。一个完整的CANN算子开发流程包括环境准备、工程创建、算子实现、框架适配插件开发、编译部署以及验证测试。

以最基本的Add算子为例，开发者需要完成算子原型定义、计算逻辑实现、算子信息库配置和框架适配插件开发四个关键步骤。

# AddDSL算子的计算逻辑实现示例
@register_op_compute("add_dsl")
def add_dsl_compute(x1, x2, y, kernel_name="add_dsl"):
    # 调用dsl的vadd计算接口
    res = tbe.vadd(x1, x2)
    return res

算子定义函数需要遵循严格的声明规则，包括指定输入输出tensor、属性参数等。开发者可以使用check_op_params或check_input_type装饰器对算子参数进行基本校验。

TBE DSL的优势在于让开发者只需描述“我要算什么”，而不必关心“如何在昇腾硬件上算得最快”。系统会自动识别计算模式（如elewise、reduce、conv等），并选择合适的调度模板进行优化。

03 MoE模型部署革新：从训练到推理的完整链路

MoE（Mixture of Experts）模型因其参数高效性而成为大模型发展的重要方向。昇腾针对MoE模型推出了专门的推理大规模专家并行方案。

MindSpore Transformers针对不同训练场景提供了专门的配置模板。进行MoE模型预训练时，可使用llm_pretrain_moe_template.yaml；进行MoE模型微调训练时，则使用llm_finetune_moe_template.yaml。

这些模板涵盖了基础配置、数据集配置、模型配置、模型优化配置、模型训练配置、并行配置、回调函数配置、context配置和性能分析工具配置九个功能模块。

在推理方面，MindSpore Transformers提供了大模型推理能力，用户可以通过run_mindformer统一脚本进行推理。单卡推理可以直接执行run_mindformer.py脚本，而多卡推理则需要借助scripts/msrun_launcher.sh来启动。

04 边缘AI新突破：昇腾310P的产业化实践

边缘AI正成为AI落地的重要阵地。在昇腾生态中，昇腾310P平台以其高算力、低功耗特性，在边缘计算领域展现出强大竞争力。

研华基于昇腾310P平台打造了完整的边缘AI产品矩阵，涵盖“模组-开发板-整机”三种形态。

其中，AOM-7220 AI模组采用标准化设计，当客户需要算力升级时，只需更换兼容的新模组即可实现平滑升级。MIC-ATL3D开发板则提供“开机即推理”的便捷体验，预装了完整软件栈，大大降低了AI技术的应用门槛。

在工业质检领域，昇腾边缘AI已取得显著成效。某大型纺织企业部署的AI智能瑕疵检测系统，通过学习海量布匹瑕疵数据，能够更快速、更精准地检测不同面料上的各种瑕点。该方案使检出率提升约91.7%，单人单机台验布产能提升50%，同时减少验布环节赔偿金额90%以上。

05 性能实测：昇腾在实际场景中的表现

在昇腾AI开发者创享日活动中，多个实际案例展示了昇腾在不同场景中的性能表现。

在眼科医疗领域，中山眼科中心与昇腾合作开发的ChatZOC眼科大模型，已完成3-5轮训练及部署，并在新疆等地落地筛查，助力基层提升眼病防控能力。

在低空经济领域，天津大学团队基于昇腾技术开发基座模型，解决了低空巡检“看不清、看不准、看不全”三大难题。通过多传感器协同实现全天候“看得清”，基于昇腾算力开发基座模型实现“看得准”，依托跨视角协同技术实现“看得全”。

智能交通是国产AI芯片最容易落地的应用场景之一。昇腾310P边缘AI Box具备处理8路以上视频的能力，为车牌识别、车流量监控与违章检测等多种任务提供了强大算力支持。

06 生态全景：从工具链到开发者社区

昇腾AI生态正在快速壮大，目前华为已携手十几家APN伙伴，连接了300多家应用软件伙伴，支持了500多个适配认证方案，赋能了超过10万个开发者。

在2025年华为中国合作伙伴大会上，昇腾展示了其生态建设的成果。与此同时，昇腾社区也推出了多样化的培训与认证体系，帮助不同阶段的开发者快速提升算子开发技能。

昇腾还全面拥抱开源生态，适配vllm、verl等框架，推出相关解决方案以提升开发效率与性能。例如，昇腾已全面支持Triton生态开源，让应用在昇腾平台上“跑起来、跑得快”。

华为昇腾计算技术开发部部长王晶表示，昇腾将做开发者最值得信赖的伙伴，提供坚实平台与支持，携手穿越技术无人区，共享科技成果。

昇腾AI的最终价值并不在于单一算子或模型的性能指标，而在于其为千行百业提供了一条自主可控的AI算力路径。

从算子开发到模型部署，从云端训练到边缘推理，昇腾正通过软硬协同的创新，让AI不再只是实验室里的算法，而是成为驱动产业变革的真正引擎。

一位工业边缘AI产品经理坦言：“我们非常看好昇腾310P芯片的产品实力。其算力高达176 TOPS，在工业场景中，是实现自主可控算力的优选之一。” 而这正是昇腾生态持续繁荣的根本所在。