前沿研究
昇腾910D跑Llama：算子缺口和HCCL通信怎么填
把Llama和Qwen从GPU集群迁到昇腾910D，算子缺失和通信瓶颈是两个最大的坑。基于MindSpore 2.0与CANN的实际操作经验，拆解Custom Op报错、Triton算子开发和HCCL调优的具体做法。
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关键词：昇腾910D
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DeepSeek V4 迁移华为：掉速 30% 与显存碎片的突围
2026年5月，美国商务部调整AI芯片出口管控。深圳星图智能随即启动A100至昇腾910D迁移，承接1.6万亿参数的DeepSeek V4-Pro训练。团队遭遇梯度累加导致的30%掉速及严重显存碎片，通过重构HCCL拓扑
阅读全文52万烧掉的学费：OpenAI新规与NYC裁决后的AI生存战
2026年6月底，OpenAI强调“韧性”的新政与纽约法院强制保留ChatGPT日志的裁定同步落地，敲碎了AI粗放发展的幻想。深圳一家电商因Agent死循环4小时损失52万的教训，直接推动了企业向端侧私有化和国产算力迁移
阅读全文星图智能90天迁移910D：算子掉速30%后的运维解法
DeepSeek V4在昇腾跑通后，910D的运维压力凸显。深圳星图智能90天迁移A100到910D，硬件省了40%，但算子性能掉了30%。复盘银行GNN延迟从120ms飙至300ms的HCCL拓扑调优，以及河套学院处理
阅读全文90天从A100切换到910D，我们踩过的坑和算出的账
深圳星图智能用90天完成从A100到昇腾910D的迁移。自定义算子性能骤降30%，通过Ascend C重写和HCCL拓扑调整，将损耗控制在5%以内，集群稳定率提升至99.5%。最终硬件成本降40%，综合TCO下降近35%
阅读全文银行反欺诈迁移昇腾910D：从120毫秒延迟到18毫秒的工程实战
2025年中，某股份制银行将GNN反欺诈系统迁移至昇腾910D时遭遇严重延迟问题。通过Ascend C定制算子优化内存访问，并利用盘古大模型生成合成数据进行量化感知训练，团队历时两个月将平均延迟压至18毫秒，同时保持高精
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开发者生态
DeepSeek V4 千卡实战：昇腾 910D 通信与显存调优细节
DeepSeek V4 Pro（1.6万亿参数）在华为昇腾集群的训练实践，暴露出千卡并行下的通信延迟与长序列显存碎片痛点。文章基于《经济观察报》2026年5月报道及实测数据，拆解了HCCL拓扑配置、异步梯度同步阈值调优及
阅读全文Llama 4国产适配实测：性能差距、成本对比与迁移指南
昇腾910D跑Llama 4 70B首字延迟2.3秒，是A100的3倍。单卡吞吐达A100的83%，但集群通信和算子适配仍是短板。自建集群和调用API成本差距悬殊：日均百万请求，自研年运维17万，API要365万。文中还
阅读全文昇腾910D金融风控压测实录：吞吐、延迟与迁移成本
2026年6月，某股份制银行在实时风控系统上完成昇腾910D集群压测。单卡推理吞吐2500 TPS，p99延迟6.8ms，达到A100的83%。但集群通信、算子迁移和稳定性仍有差距。实测数据对比A100/H100，梳理C
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