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。
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关键词：算力
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产业动态
告别单纯烧钱买卡：20206年下半年AI融资转向“场景闭环”验证
2026年Q2-Q3数据显示，AI融资逻辑发生根本性逆转。资本不再盲目追逐参数规模，转而严苛审视“单位经济模型(UE)”与垂直场景的闭环能力。从国产大模型转向收费到算力园区利用率真相，创业者正面临从“卷参数”到“卷营收”
阅读全文AI创业开始算细账：模型做大以后，收入怎么来
基础模型竞争正向头部集中，推理需求则把成本拉到每一次调用上。2026年四家科技巨头资本支出预计达6600亿美元，推理芯片占AI芯片市场的52%。创业公司需要重算模型路由、交付成本和续费，把参数能力变成可持续收入。
阅读全文ARM架构之争背后，手机端AI开始比拼持续能效
端侧AI进入手机和智能眼镜后，峰值算力已不足以解释真实体验。现有材料能确认苹果等厂商持续推进端侧AI、国内至少50个团队布局AI眼镜；至于「ARM V3.1」及相关性能数据，缺少官方文档和测试条件，暂不宜写成定论。
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。
阅读全文昇腾910D显存溢出怎么救？实测三种轻量化量化方案的精度损失
针对国产算力集群部署中的显存瓶颈，本文实测了FP8、INT4及混合精度三种轻量化量化方案在昇腾910D上的显存节省效果与实际精度损失，并提供了一套可复用的调优Checklist，助力大模型无损落地。
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AI 实操指南
在国产算力集群部署 Llama 4：解决多机多卡通信瓶颈的实操方案
针对 Llama 4 等开源大模型，本文给出在昇腾 910C/910D 等国产算力集群上的部署全流程，重点拆解跨节点 HCCL 通信延迟、显存碎片化与并行策略选择三大瓶颈，并附可复用的优化参数配置与排查清单。
阅读全文8000P算力进园区，BIGAI落地卡在哪
8000P算力入园，企业真正要解决的是兼容、部署和验收。BIGAI已有OmniXtreme、TongSIM和行业智能体基准等成果，但要让园区公司用起来，还需把研究成果做成可调用组件，并补齐环境、流程与追溯规则。
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
昇腾910D算子别急着手调，先让编译器跑一轮
在昇腾910D部署中，自定义算子变慢时，先用CANN 8 profiling查清耗时、通信、内存和下发问题，再判断是否融合与自动搜索。以RMSNorm和Gated-SiLU为例，说明Auto-Kernel与手写Trito
阅读全文BIGAI新架构落地实测：国产算力集群延迟降低40%的路径
针对国产算力集群在多机多卡通信中的“延迟墙”问题，北京通用人工智能研究院（BIGAI）通过一套新的通信拓扑调度架构，将集群同步延迟降低了40%。本文拆解其从算子级优化到拓扑感知的技术路径，分析该突破如何降低中小开发者的训
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产业动态
算力泡沫破裂后，2026年夏季 AI 创业公司转向“轻量化”生存模式
2026年Q2，AI融资逻辑发生根本逆转，资本从参数军备赛转向效率与落地。本文通过模型蒸馏、端侧部署和算子调优等轻量化技术案例，揭示算力成本高企下创业公司如何构建商业闭环，包括银行反欺诈、端侧推理、国产芯片等实战。
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