华为昇腾

从 CUDA 到昇腾：一张对照表拆解 DeepSeek 最新开源组件（TileLang / DeepGEMM / DeepEP / TileKernels）2026 年 9 月 30 日，DeepSeek 公布了一组面向华为昇腾平台的开源组件；相关解读随后于 10 月 4 日在掘金发布，给出了四组明确的对应关系：TileLang Ascend 后端对应 TileLang CUDA 后端、DeepGEMM-Ascend 对应 DeepGEMM CUDA 版本、DeepEP-Ascend 对应 DeepEP CUDA 版本、TileKernels Ascend 后端对应 TileKernels NVIDIA 后端 [1]。这组发布真正值得注意的地方，不是"又多了

华为昇腾 960 超节点发布：4096 卡、5500 个光引擎替 4.8 万光模块——国产算力拐点到了吗？核心结论：9 月 17 日华为全联接大会发布昇腾 960 超节点——全球首个采用 NPO 光引擎的超节点，单节点 4096 卡、5500 个自研光互联产品替代原本需要的 4.8 万颗 800G 光模块，功耗直降 550 多千瓦，系统可用度 99.8%。配合灵衢互联协议和多轨道拓扑，最大可扩到 100 万卡集群。对企业架构师的含义是：国产算力正在从"能用"跨到"好用"——智谱刚把 2026 年 ARR 指引从 24 亿美元上调到 30 亿美元，验证了这条路线的商业化闭环。这篇文章从工程视角拆解 NPO 光

HyperAI超神经

活动预告｜智源/TileRT/腾讯/华为/智元创新同台，共探 AI 编译的多层级协同优化从北京的酷暑到上海的寒冬，由 HyperAI超神经主办的 Meet AI Compiler 技术沙龙，已经伴随 AI 编译生态走过了三年。这三年里，我们见证了无数工程师与科研学者分享前沿成果、碰撞技术观点，也共同推动着编译技术在大模型时代持续演进，不断突破性能优化、异构适配与工程落地的新边界。

QEMU 编译开发环境搭建目录系统要求安装依赖Ubuntu / DebianFedoraArch Linux获取源码从官方仓库克隆

04月13日AI每日参考：Anthropic高危模型限流，中国每日处理140万亿Token今天AI圈有两件事特别值得关注。一是Anthropic的新模型Claude Mythos因发现数千个高危漏洞，被英国监管机构紧急评估，目前仅限40个防御性安全组织使用——这是AI能力边界与安全监管正面碰撞的典型案例。二是中国AI规模数据刷新认知：每天处理140万亿Token，比两年前增长超千倍，国产大模型在全球平台连续五周占据使用量前六。

我是有底线的