錯過了BRC20還有eths,eth銘文協議
來源：三頭鳥NFT大家好，我是鳥哥，了解鳥哥的人都知道鳥哥擅擼空投，說實話擼毛雖然回報大但周期還是有點長的，所以除了擼毛我們自己也在研究早期項目，打新，比如BRC20協議ordi當時就有
在全球人工智能算力競爭日益激烈的當下，技術迭代的速度不斷加快，華為的戰略重心正從單一產品性能的突破轉向生態體系的系統性建設。在華為全聯接大會上，公司高層多次強調，生態的繁榮是推動產業發展的核心動力，也是支撐企業長期增長的關鍵基石。此次大會上，“開放、合作、共贏”的理念被反復提及，成為華為未來發展的核心方向。
昇騰計算業務總裁在會上宣布，成立CANN技術指導委員會，并承諾每年投入1500P算力資源及3萬片開發板，支持全球開發者共同參與生態建設。這一舉措標志著華為不再局限于單點性能的競爭，而是通過全棧開源和硬件開放，將工具鏈、編譯器、框架等核心技術全面開放給開發者，同時提供模組、標卡和超節點等硬件資源，旨在夯實人工智能產業的算力基礎。
過去，昇騰的核心軟件棧CANN主要由華為內部主導開發，外部開發者參與的門檻較高。如今，華為計劃在年底前完成CANN全棧的開源，涵蓋編譯器、算子庫、運行時和底層接口等模塊。這一變革不僅體現在口號上，更在架構層面進行了根本性調整。通過分層解耦設計，開發者可以根據需求靈活調用模型、算子、內核和底層資源。對于追求極致性能的開發者，華為還開放了底層Runtime能力，支持細粒度硬件資源調度，充分挖掘算力潛力。
在編程體系方面，CANN提供了多樣化的開發路徑。開發者既可以使用Ascend C語言和CATLASS模板庫進行自定義開發，也可以通過Triton、TileLang等Python前端框架快速驗證創意。華為還開放了共享存儲能力，通過SHMEM接口實現片上內存池化，顯著降低通信延遲，代碼量減少60%。下一代產品將引入CCU集合通信加速單元，進一步釋放算力潛能。
在計算標準和工具創新方面，華為推出了HiFloat8低精度數據格式，并捐獻給全球計算聯盟推動標準化。該格式在保持接近FP16精度的同時，大幅降低了顯存占用，為大模型訓練和推理提供了更高性價比的解決方案。工具鏈方面，華為開源了自動調優工具msProfiler，可自動生成最優Tiling策略，使算子開發效率提升20倍以上。在推理優化中，Attention與FFN分離方案通過靈衢互聯實現大帶寬低時延，性能提升超過50%，相關代碼已開源至vLLM社區。
全面開源的策略已初步顯現成效。上海人工智能實驗室的研究員基于CANN開源的編譯器組件，開發了Triton擴展深度學習編譯器DLCompiler。該編譯器通過跨架構DSL擴展和智能自動優化技術，顯著提升了開發效率和運行性能。在MLIR編譯階段，DLCompiler與AscendNPU IR深度對接，充分利用了底層表達能力，使Triton算子在昇騰硬件上實現了高效優化。
對于華為而言，全面開源只是第一步，更重要的是融入全球開發者生態。昇騰將優先支持Triton、PyTorch等主流開源框架，并第一時間將最新功能開放給社區。目前，昇騰主導或深度參與的開源項目超過60個，累計貢獻37萬行代碼，活躍開發者數量超過6500人。CANN技術指導委員會的成立，標志著昇騰軟件棧的管理從“公司主導”轉向“社區化共治”，開發者可以通過議題討論、代碼貢獻和規則制定，成為生態演進的共同塑造者。
在硬件開放方面，華為不僅在軟件層面實現透明化，還在硬件環節徹底打破壁壘，將模組、標卡和互聯協議開放給合作伙伴。靈衢互聯協議的推出，解決了超節點架構中帶寬和時延的瓶頸問題。該協議支持資源池化、規模擴展和長穩可靠，通過統一協議和內存編址，使有效算力隨集群規模線性擴展，并大幅提升集群可靠性。
硬件能力的釋放正通過行業解決方案與產業界共享技術紅利。華為已聯合20多家ISV伙伴，基于昇騰平臺打造行業解決方案。例如，在金融領域，基于昇騰平臺的信貸報告系統顯著提升了處理效率；在醫療領域，電子病歷和教學助手的應用已進入試點階段；在電力行業，算力平臺支撐了電網調度優化，提升了運行穩定性。未來，隨著更多伙伴的加入，AI應用在千行百業的滲透將進一步加速。
生態的繁榮離不開人才培養和國際化布局。自2020年起，華為與教育部合作推動“智能基座”計劃，將昇騰課程引入高校課堂，形成覆蓋本科、碩博的培養體系。華為與頭部高校成立鯤鵬昇騰卓越中心和孵化中心，圍繞編譯、算子優化和推理加速等方向開展科研課題。例如，北京大學團隊自研的TileLang編程語言，通過類Python的編程方式大幅降低了AI編程門檻，與昇騰CANN對接后，實現了高性能算子開發。
在國際化方面，華為通過開放代碼、工具鏈和標準，將昇騰生態嵌入國際開源社區，實現“生態先行”。昇騰在多個國際社區同步發布新特性，讓海外開發者第一時間接觸昇騰能力。同時，華為與海外高校和科研機構建立合作，從聯合實驗室到人才培養計劃，逐步構建穩固的國際化網絡。這種開放姿態降低了產業伙伴的試水成本，使其能夠在已有生態框架下嘗試使用昇騰，而不必擔心兼容性問題。
從操作系統到自研光器件，再到如今的昇騰生態，華為始終選擇“另辟蹊徑”。通過全面開源、硬件開放、人才培養和全球化布局，昇騰正從單一產品線轉變為開發者、產業伙伴和科研機構共同參與的開放平臺。這一轉變不僅是中國AI產業在全球競爭中的突圍，更是對未來生態競爭格局的提前布局。
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