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CANN 仓库实战：用 DrissionPage 构建高效、稳定的 UI 自动化测试框架在软件质量保障体系中，UI 自动化测试是验证端到端业务流程的关键环节。然而，传统方案如 Selenium 常因启动缓慢、元素定位脆弱、等待逻辑混乱、环境依赖复杂等问题，导致测试脚本维护成本高、稳定性差、执行效率低。尤其在敏捷开发与持续集成（CI/CD）场景下，这些问题被进一步放大。

Ops-Transformer深入：CANN生态Transformer专用算子库赋能多模态生成效率跃迁目录前言一、先搞懂：Ops-Transformer是什么？（CANN生态+Transformer专用定位）

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当 AI 系统开始“自省”——在 `ops-transformer` 中嵌入元认知能力cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

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驾驭万亿参数 MoE：深度剖析 CANN ops-transformer 算子库的“核武库”目录一、为什么通用算子不够用了？二、核心能力：四大“护法”算子三、开发者宝典：从入门到调优四、结语

百万级图文检索实战：`ops-transformer` + 向量数据库构建语义搜索引擎cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

CANN ascend-transformer-boost 深度解析：针对大模型的高性能融合算子库与算力优化机制CANN 组织链接： https://atomgit.com/cann ascend-transformer-boost 仓库链接： https://gitcode.com/cann/ascend-transformer-boost

【BiFormer】BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 译读笔记作为视觉变换器的核心构建模块，注意力机制是一种强大的工具，用于捕获长距离依赖关系。然而，这种强大的功能是有代价的：它会导致巨大的计算负担和沉重的内存占用，因为需要在所有空间位置之间进行成对token交互计算。一系列工作试图通过引入手工制作和 content-agnostic 的稀疏性来缓解这个问题，例如将注意力操作限制在局部窗口、轴向条纹或扩张窗口内。与这些方法不同，本文提出了一种通过双层路由的新型动态稀疏注意力机制，以实现更灵活的内容感知计算分配。具体来说，对于查询，首先在粗粒度区域级别过滤掉无关的键值

# 探索 CANN 生态：深入解析 `ops-transformer` 项目cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn 在 AI 计算日益普及的今天，高性能、高效率的计算架构成为推动模型训练与推理的关键。华为推出的 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向 AI 场景的异构计算架构，为开发者提供了强大的底层支持，尤其在神经网络加速方面表现突出。本文将聚焦于 CANN 开源生态中的一个核心项目——ops-trans

领域制胜——CANN 领域加速库（ascend-transformer-boost）的场景化优化在AI基础设施的竞争中，通用算子库（如ops-nn、ops-math）和强大的编译器（如ge）构成了性能的基石。然而，随着大模型（Large Language Models, LLMs）成为AI应用的新范式，一个更深层次的挑战浮出水面：如何在特定的、高价值的应用场景中，实现数量级的性能突破？通用优化虽然重要，但往往无法触及场景特有的“甜蜜点”。例如，LLM推理的核心瓶颈并非单次前向计算，而在于其独特的自回归（Auto-regressive）。

大模型推理的“氮气加速系统”：全景解读 Ascend Transformer Boost (ATB)目录前言1. ATB 是什么？—— 架构图里的秘密2. 核心黑科技：为何它能让推理更快？3. 实战价值：从 Demo 到 Production

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CANN大模型加速核心ops-transformer全面解析：Transformer架构算子的高性能实现与优化随着自然语言处理（NLP）、计算机视觉和多模态大模型的飞速发展，Transformer架构已经成为现代AI模型的核心支柱。从GPT、BERT到ViT、CLIP，这些大模型都依赖于自注意力机制、前馈神经网络等关键算子。ops-transformer作为CANN生态系统中专门针对Transformer类模型优化的算子库，为这些大模型在异构计算平台上的高效运行提供了坚实的基础支撑。

Ops-Transformer：CANN生态赋能AIGC的Transformer专用加速库目录前言一、Ops-Transformer核心定位：Transformer专属的硬件加速工具二、核心价值：破解AIGC中Transformer运算的三大痛点

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迈向智能体时代——构建基于 `ops-transformer` 的可持续 AI 系统cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

Attention机制加速实战：基于ops-transformer的性能优化在大语言模型（LLM）和多模态AI系统中，Attention机制已成为核心计算单元。然而，其计算复杂度随序列长度呈平方级增长（O(N²)），在长上下文场景下极易成为性能瓶颈。尤其在推理阶段，Prefill（预填充）阶段的高吞吐需求与Decode（解码）阶段的低延迟要求，对底层算子提出了截然不同的优化目标。

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探索 CANN 生态：深入解析 `ops-transformer` 项目在 AI 计算架构的演进中，异构计算平台逐渐成为高性能深度学习任务的核心支撑。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向 AI 场景的异构计算架构，为开发者提供了丰富的工具链和优化能力。本文将聚焦于 CANN 生态中的一个关键组件——ops-transformer 项目，深入解读其功能定位、技术实现与实际应用价值，并通过示例代码展示如何基于该库进行模型加速开发。

【大模型应用开发】第六阶段：模型安全与可解释性即使是最强大的模型，如果不可控，也是危险的。本章探讨如何给AI装上"刹车"（Safety）和"显微镜"（Interpretability）。

构建高效Transformer模型：ops-transformer算子使用手册随着大语言模型（LLM）和多模态AI系统的广泛应用，Transformer架构已成为现代AI应用的核心。然而，标准实现往往难以在实际硬件上发挥最佳性能——频繁的内核启动、冗余的内存读写、未优化的Attention计算，都会导致吞吐下降与延迟升高。

生产级部署：基于 `ops-transformer` 构建高性能多模态推理服务cann组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

CANN ops-transformer算子库架构与设计理念CANN组织链接：https://atomgit.com/cann ops-transformer仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-transformer

CANN加速视觉Transformer推理：注意力机制优化与高效计算策略视觉Transformer（Vision Transformer，ViT）作为一种革命性的计算机视觉架构，通过将Transformer架构应用于图像识别任务，实现了与CNN相媲美甚至更优的性能。ViT将图像分割为patches，通过Transformer编码器处理这些patches，最终实现图像分类、检测等任务。然而，ViT的自注意力机制计算复杂度随序列长度呈二次增长，推理速度慢，内存占用高，限制了实时应用。CANN针对视觉Transformer推理推出了全面的优化方案，通过注意力机制优化、高效计算策略和