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本次分享聚焦于两种领域特定语言(DSL)--TileLang与PyPTO，深入阐述其如何赋能模型的快速适配;同时展示典型融合算子的实现与接入方案，并系统介绍相关性能优化的策略及实测结果。

本场直播聚焦 TorchTitan-NPU 支持 DeepSeek-V4-Flash 续训练的实践，分享大EP+FSDP并行优化方案，以及基于torch.compile+AutoFuse 的高效训练入图方案，在A364卡集群4K序列CPT训练场景，整网最高吞吐达到1100tokens/p/s。帮助昇腾大模型开发者基于 DeepSeek-V4新模型架构，快速开展CPT/SFT等算法验证，并通过Tor

本次直播将解读如何通过算子融合与优化使DeepSeek-V4充分发挥950系列产品的算力潜能。我们将从算子设计思路、指令选择、分核策略等多方面入手，详细介绍算子支持与优化的“黑科技”，帮助开发者深入了解DeepSeek-V4与昇腾950芯片高效协同的实现案例。

开发效率翻倍秘籍！详解PyPTO IDE插件使用技巧，边写代码边查问题，让算子开发像搭积木一样简单高效！

2026年4月24日 DeepSeek V4正式发布，昇腾超节点系列产品全面支持，本次通过双方芯模技术紧密协同，实现昇腾超节点全系列产品支持DeepSeekV4系列模型。

深入探索xLLM推理引擎在异构计算架构CANN平台上的优化实践。我们将揭秘如何利用aclgragh实现算子深度融合与图级优化，通过精细化的算子性能调优突破推理吞吐瓶颈等技术实践。无论是算法工程师还是系统架构师，都能从中获得关于软硬件协同设计的实践经验。

围绕TileLang典型算子性能优化，系统讲解核内/核间流水线、数据切分等性能优化方法论，以FA和SFA两个融合算子为例，展示算子的优化思路与效果，帮助开发者用Python DSL高效实现NPU上的高性能算子部署，大幅降低昇腾算子优化门槛。

快速搞懂PyPTO框架！手把手教你Tensor编程范式和常用APl，轻松掌握Tensor的模型编程，小白也能快速高效完成算子开发~

走进xLLM 的世界，系统梳理其从诞生至今的发展历程，深入解析其代码设计与核心能力。全面了解 xLLM 的整体分布式架构设计，掌握其在多节点环境下的高效调度机制与运行时优化策略，探讨xLLM 在生成式推荐这一方向上的创新实践与应用成果

CANNBot PyPTO 算子开发实操