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关键词:迁移
从NVIDIA迁到国产AI芯片,账不能只看卡价
国产AI芯片的订单和财报都在升温,但从NVIDIA迁移到昇腾、寒武纪等平台,真正难的是性能、工具链和工程适配。能跑通的案例值得看,没跑顺的成本也不能忽略。
阅读全文当AI成为通用目的技术:企业算清那笔降本账的三个前提
人民日报将AI定位为通用目的技术,但企业从单点试点走向全量铺开时,降本账本往往出现窟窿。本文通过三家制造与零售企业CIO的真实财务场景,拆解组织摩擦、数据迁移和全成本核算三大隐性前提,并引用GPT-5权限翻车、Agent
阅读全文国产AI芯片集群调度:避开跨架构迁移的隐藏暗礁
2026年各地8000P智算中心密集交付,但混合部署昇腾与海光时,算力利用率普遍低于60%。本文直击异构集群的真实运维痛点:跨架构算力分配不均、显存碎片化、通信拓扑不匹配。提供代码级实操方案,包括华为CANN与海光DTK
阅读全文昇腾 910C 适配实录:从 PyTorch 到 CANN 的断舍离
迁移 PyTorch 模型到昇腾 910C,不是一键替换 device,而是算子对齐、精度调试、图编译和通信适配的硬仗。本文记录一个 7B 模型在 CANN 8.0/8.1 环境下的真实适配过程,给出可落地的断舍离清单。
阅读全文昇腾910C追B200,先过兼容关
昇腾910C能否进入更大规模训练集群,关键不只看单卡参数。CUDA迁移、CANN适配、HCCL通信和CloudMatrix 384的集群效率,才是采购方真正要算的工程账。
阅读全文CUDA 模型迁到昇腾,先过这几道坎
把 PyTorch 模型迁到昇腾 910C 和 CANN 8.0 环境,难点常落在算子支持、显存分配、分布式通信和调试链路上。迁移不只是替换设备名,更要重新检查算子、内存和 HCCL 配置。
阅读全文昇腾910C对上B200,账要按集群算
B200有8TB/s内存带宽、GB200组合和800Gb/s网络平台优势;昇腾910C更依赖超节点、本土交付和软件优化。企业选型不能只看单卡参数,还要把迁移、调优和运维成本算进去。
阅读全文昇腾910C集群运维实录:从算力调度到应用适配的避坑指南
基于河套学院千卡集群训练1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的实战经验,拆解网络拥塞、显存碎片化、CANN算子迁移与故障自愈中的具体陷阱,提供可复用的配置参数和监控看板搭建方法,帮助一线运维工程师少走弯路。
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