技术应用
CUDA迁到昇腾910C/910D，代码跑通只是开始
从 CUDA 切到昇腾后，框架安装只是起点。算子覆盖、AICore 报错、HCCL 通信和 HBM 占用会持续消耗工程时间。更稳妥的迁移顺序，是锁定基线，再按单卡、单机多卡、多机逐层验收。
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关键词：CUDA迁移
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技术应用
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。
阅读全文B200、昇腾910C与RISC-V，争的不是同一笔订单
把三者放进同一张峰值算力榜，采购很容易算错。B200的门槛在CUDA迁移成本，昇腾910C要过算子与集群交付关，RISC-V则应在内存、功耗和散热受限的端侧设备上实测。
阅读全文把PyTorch模型搬上昇腾910C，20天都花在哪了
把一套在 PyTorch 上训练半年的 VL-Mamba 模型搬到昇腾 910C 集群，20 天里真正耗时的是自定义算子、数值对齐和 HCCL。切到 MindSpore 并重写 Ascend C 算子后，项目平均 MFU
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前沿研究
开发者生态
910D消息升温，先算CUDA迁移账
昇腾910D传闻让国产AI算力再次升温。对中小团队来说，真正要提前核算的，是PyTorch、CUDA、NCCL到CANN、HCCL、torch_npu之间的改造、人力、算子和运维成本。
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前沿研究
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。
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开发者生态
前沿研究
昇腾910C集群实战：从算力调度到应用适配的避坑指南
基于昇腾910C千卡集群训练1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro的实战经验，拆解显存碎片、CANN算子开发、CUDA迁移、故障恢复与推理适配中的具体陷阱，提供数据驱动的避坑方案。
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前沿研究
910D和海光DCU，先比迁移账
国产算力选型已经不只看峰值性能。昇腾继续加速云服务和CANN软件栈，海光DCU常被放进CUDA迁移方案里比较。对中小团队来说，真正要算的是代码改造、算子适配、上线周期和长期维护。
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