背景痛点：为什么我们需要量化 在 AI 模型部署的实际场景中，FP32 精度的模型虽然能提供最佳的推理精度，但…

背景痛点 在边缘设备上部署 YOLOv5/v8 等目标检测模型时，我们常常面临两个主要问题： 模型体积过大：原…

背景痛点：大模型部署的内存与延迟困局 当前 AI 模型规模呈现指数级增长，以 FP32（单精度浮点）格式部署时…

背景痛点 YOLO 系列模型在目标检测任务中表现出色，但在边缘设备部署时面临三大挑战： 内存占用大：YOLOv…

背景痛点：为什么需要量化 YOLO 模型？ 在 Ascend 芯片上部署 YOLO 模型时，开发者常遇到两个核…

背景痛点 多模态大模型（如 CLIP、Flamingo）通常结合视觉（CNN）和语言（Transformer）…

背景痛点 多模态大模型（如 CLIP、Flamingo）在 Ascend310B 芯片上的适配面临诸多挑战，主…

前言 最近在部署多模态大模型到 Ascend310B 时踩了不少坑，特此记录完整的适配流程。本文将从硬件特性分…

背景痛点 稀疏注意力机制通过减少 Query-Key 的计算量来提升 Transformer 模型的效率，但在…

背景：为什么需要稀疏注意力 在大型语言模型 (LLM) 推理场景中，注意力机制的计算复杂度随着序列长度呈平方级…