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dongg622/china-ai-chip-skill

Spezialisierte KI-Agent-Fähigkeiten für chinesische KI-Beschleuniger-Hardware wie Metax und Ascend.

Was ist china-ai-chip-skill?

Dieses Skill-Paket bietet KI-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor, Codex) spezialisierte Anleitungen für die Arbeit mit chinesischen KI-Chips von Metax und Ascend. Es enthält konfigurierte Umgebungen, Optimierungsstrategien und Kompilierungsrichtlinien, um neuronale Netze effizient auf dieser Hardware auszuführen. Entwickler können damit schnell Modelle portieren, Leistungsengpässe identifizieren und hardwarenahe Optimierungen vornehmen, ohne tief in die proprietären SDKs eintauchen zu müssen. Das Skill unterstützt gängige Frameworks wie PyTorch und TensorFlow und stellt sicher, dass die spezifischen Befehlssätze und Speicherhierarchien der China-Chips korrekt angesprochen werden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add dongg622/china-ai-chip-skill

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Dokumentation

Was macht china-ai-chip-skill?

China AI Chip Agent Skills für Metax und Ascend – spezialisierte Fähigkeiten für chinesische KI-Beschleuniger-Hardware.

Übersicht

Dieses Skill bietet KI-Agenten detaillierte Anleitungen zur Nutzung von Metax- und Ascend-KI-Chips. Es deckt folgende Bereiche ab:

  • Modellportierung: Anpassung gängiger Modelle (z. B. ResNet, BERT) an die Hardwarearchitektur.
  • Optimierung: Empfehlungen für Kernel-Tuning, Speicherverwaltung und Parallelisierung.
  • Fehlerbehebung: Häufige Fehler bei der Kompilierung und Ausführung auf chinesischen KI-Chips.
  • Leistungsanalyse: Messung von Durchsatz, Latenz und Energieeffizienz.

Unterstützte Plattformen

HerstellerChip-FamilieSDK
MetaxM-SerieMetaxSDK
HuaweiAscend 910/310CANN

Installation

  1. Stellen Sie sicher, dass das entsprechende SDK (CANN oder MetaxSDK) installiert ist.

  2. Fügen Sie dieses Skill zu Ihrem Agenten hinzu (z. B. via ~/.claude/skills).

  3. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen:

    export CHIP_TARGET=ascend   # oder metax
    export CANN_PATH=/usr/local/Ascend
    

Beispiele

Modell auf Ascend ausführen

import torch
import torch_npu

model = torch.load('model.pth')
model.npu()
output = model(input_npu)

Metax-Optimierung

metax-opt --model resnet50.onnx --target mx500 --batch-size 32

Lizenz

MIT

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