上海交通大學網絡信息中心副主任、計算機學院博士生導師林新華教授攜新作《算力珠璣：鯤鵬昇騰應用開發案例詳解》亮相華為全聯接大會2025并舉辦簽書會。該書由林新華、王一超、管海兵共同主編，人民郵電出版社出版發行，圍繞鯤鵬與昇騰兩大自主計算生態，系統梳理了基于自主算力平臺的應用開發與優化路徑，旨在為開發者提供兼具理論高度與實踐深度的技術參考。
當前，全球算力競爭持續深化，掌握自主計算技術已成為推動產業升級與科技創新的關鍵。然而，開發者在將應用遷移至鯤鵬、昇騰等平臺的過程中，常面臨架構適配難、性能優化門檻高等現實挑戰。《算力珠璣》一書以“理論結合實踐”為定位，聚焦實際開發痛點，通過十個來自真實場景的典型案例，深入解析從傳統主流平臺至自主算力平臺的代碼遷移、性能調優及算子開發等全流程關鍵技術，助力開發者提升開發效率，降低遷移成本。
在鯤鵬平臺應用案例中，本書聚焦高性能計算場景，展示如何通過架構感知優化釋放算力潛能。以上海交通大學研發的SuperMan多體構型仿真軟件為例，該軟件用于自主大飛機氣動仿真，需在多節點協同環境下完成復雜流體力學計算。開發團隊針對鯤鵬采用的集群化多核架構，設計了負載均衡策略與動態任務調度機制，有效減少跨集群通信開銷，實現計算效率的近線性擴展。在分子動力學軟件LAMMPS的優化案例中，則通過MPI并行結合NEON向量化技術，顯著提升分子間作用力的計算吞吐量。此外，在新材料模擬領域的PPCG與CheFSI本征值求解器優化中，書中詳解了如何通過畢昇編譯器與鯤鵬專用數學庫突破第一性原理計算的性能瓶頸。
在昇騰平臺方面，本書重點闡釋AI模型訓練與推理的端到端優化方案。針對視頻生成大模型Open-Sora Plan，開發團隊采用稀疏注意力機制、“數據桶”批處理策略以及自適應異常檢測方法，在昇騰平臺上實現訓練速度的顯著提升。在船臉識別應用的部署案例中，則通過關鍵算子的深度優化，如BatchNorm2d、SiLU和MaxPool2d在MindSpore框架下的高效實現，全面提升模型在昇騰NPU上的推理性能與精度。此外，書中還介紹了基于聯邦學習的風機故障診斷系統在昇騰平臺上的隱私保護與協同訓練方案，體現其在邊緣計算場景中的實用價值。
在每個案例的介紹中，不僅涵蓋應用背景，還深入講解核心算法，細致剖析代碼移植過程及性能優化策略等內容，全方位呈現基于鯤鵬和昇騰平臺的應用遷移優化實踐過程。通過這種方式，幫助讀者從案例背景出發，深入理解研究思路，直至明晰應用效果，系統掌握鯤鵬和昇騰平臺在各行業的應用實踐要點。
《算力珠璣》不僅是一部技術著作，更是推動自主算力生態建設的重要實踐總結。該書依托鯤鵬昇騰科教創新卓越中心，將卓越中心的科研團隊在自主算力應用開發中的一線經驗，轉化為可復用的方法論，為高校科研人員、企業工程師及廣大開發者提供了扎實的學習資料和實戰指南。隨著鯤鵬、昇騰生態的持續完善，書中所匯集的案例經驗有望在材料科學、航空航天、人工智能、工業診斷等領域發揮更廣泛的示范效應，推動自主算力技術真正實現“用好用活”，為我國在全球算力競爭中夯實基礎、積累動能。
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