产业动态
8000P算力入园，BIGAI要验证什么AGI假设
2026年7月，BIGAI接入8000P算力。公开资料没有披露万亿参数训练计划，但SceneVerse++、TongSIM、TongAgents、OmniXtreme与奥数几何AI已经勾勒出一个可检验的问题：模型学到的场
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关键词：迁移
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产业动态
昇腾910C爆显存，三步查清算子对齐
PyTorch 模型迁到 CANN 后一跑就 OOM，先把加卡放到最后。固定输入复现峰值，用 Profiler 对齐自定义算子前后的 shape、dtype、format 与 Data Copy，再根据证据处理算子融合和
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开发者生态
昇腾 910C 迁移实录：从代码报错到性能调优的避坑指南
基于昇腾 910C 真实迁移项目，记录从 PyTorch 模型迁移到华为 NPU 环境的全过程，涵盖算子兼容性处理、内存优化、通信调优及常见报错排查，提供可复现代码片段，结合出货量数据与实战经验，为开发者提供一份避坑清单
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开发者生态
迁移昇腾 910C/910D，先查算子、显存和 HCCL
把 CUDA/PyTorch 项目迁到昇腾 910C/910D，常见卡点集中在自定义算子与动态 Shape、显存碎片、HCCL 多卡通信。文章按排查顺序给出配置示例，并说明哪些参数只能用于定位，不能代替根因分析。
阅读全文Sora 若不可用，ComfyUI 本地链路怎么接上
现有素材无法证实“Sora 3 于 2026 年 7 月停服”，但云端工具变动带来的迁移风险值得提前处理。ComfyUI 可把图生视频、条件控制、插帧和任务调度串成可复用链路，适合先从电商轻动效做起，同时把显存、返工、电
阅读全文用 Cursor 做大重构，先让 Agent 把计划摊开
现有材料里的 v5 指 AI SDK v5，并非已确认的 Cursor V5 版本。以一次 v4 到 v5 迁移为例，看怎样用 Agent Window 和 Plan Mode 先审计划，再靠 Diff、测试与 Git
阅读全文8000P算力园区落地一年：入驻企业的算力利用率与成本账本
通过走访苏州、北京等地的算力园区，本文揭示了8000P级算力集群在实际运行中的利用率真相。分析入驻企业在面对国产算力迁移、调度碎片化及闲置成本时的真实账单，为AI团队提供从“追求规模”到“追求效率”的算力采购决策参考。
阅读全文PyTorch 迁到昇腾 910C/910D，先改哪几处
把 PyTorch 项目从 CUDA 搬到昇腾，先处理设备、HCCL 和混合精度，再用 CANN 8 Profiling 查看算子、通信、内存与下发延迟。代码能启动只是入口，自定义算子和版本对齐更容易拖慢进度。
阅读全文昇腾910C迁移实录：从跑通到优化的真实成本账单
避开宏大叙事，本文通过一个70B参数模型从H100迁移至昇腾910C的真实案例，量化拆解代码适配、算子重写与HCCL调优的人力与时间成本，为技术负责人提供国产算力迁移的ROI决策参考。
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AI 工具箱
模型迁到国产芯片后，算子调优怎么交给 Auto-Kernel
国产芯片适配真正耗时的往往不是模型迁移，而是算子融合、分块和访存。文章以 RMSNorm + Gated-SiLU 为例，说明 2026 版 Auto-Kernel 如何为昇腾 910D 生成并调优算子，也交代 240
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前沿研究
华为2035报告之后，国产智算怎样降低CUDA依赖
华为把未来十年的AI重心落在产品价值、效率和成本上。对国产智算中心而言，API改写只是开头，真正费工的是算子、精度、通信、调度和开发工具。迁移顺序应由模型稳定度与交付边界决定。
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开发者生态
从CUDA迁到昇腾910C的第三个月，三个性能坑才露出来
团队把基座模型微调从英伟达A100迁到8卡昇腾910C的Atlas 800。三个月后，最耗时的不是改接口，而是复合算子、显存碎片和跨机AllReduce。附内部实测与九项检查清单。
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