CANN生态自动调优:cann-auto-tune 让AIGC大模型性能优化自动化、极致化在AIGC大模型全链路开发与落地中,性能调优是衔接模型优化与高效运行的关键环节,直接决定大模型的算力利用率、推理速度与部署性价比。当前千亿、万亿参数量的大模型,无论是分布式训练还是多场景部署,都面临调优参数繁琐、人工成本高昂、调优效果不均衡、难以适配硬件动态变化等痛点——传统调优方式依赖开发者的专业经验,需手动调试上百项参数,不仅耗时耗力,还易出现“调优不彻底、参数不适配、效果难复现”的问题,尤其面对昇腾全系列硬件与多样的落地场景,人工调优难以实现“模型-硬件-场景”的最优匹配,成为制约大模型性能极致释放