Projekt

Ascend 910C Training- und Inference-Diagnostik

Teamarbeit an Training-Diagnose, Benchmark-Auswahl und einem Operator-Compatibility-Fix fuer LLM-Infrastruktur.

Python · Ascend 910C · LLM Training · Operator Compatibility · HCCL

2026

Product Snapshot

Role: Engineering Contributor / Teamprojekt
Stage: Training und Single-node Inference erreichten eine Zwischenvalidierung; ein verteilter HCCL-Deadlock blieb offen.
Focus: Training-Performance, Benchmark-Auswahl, Input-Format-Compatibility und Operator Routing.
Validation: Persoenlich Dynamic Routing fuer drei Input-Formate implementiert; Teamrecords melden MFU von etwa 2% auf 25%-30%.
Public Proof: Interne Diagnose-, Fix- und Run-Records; Performancezahlen wurden fuer dieses Portfolio nicht unabhaengig wiederholt.

Next Step

Portfolio PDF About the Founder Email

Oeffentlicher Scope

Dieses LLM-Infrastrukturprojekt wurde von einem Partnerteam geleitet. Die Seite nennt nur das technische Problem, meinen zuordenbaren Beitrag und bekannte Grenzen. Partnername, Hardwaregroesse und interne Plaene bleiben privat.

Mein Beitrag

Ich arbeitete an Training-Diagnose, Benchmark-Auswahl und Codeanalyse sowie an einem Operator-Bug durch hard-coded Input Unpacking.

Der Fix ersetzte den Single-format-Pfad durch Dynamic Routing fuer drei Input-Formate. Dadurch konnte die Single-node Inference weitere Operator-Checks durchlaufen.

Teamresultat und Attribution

Teamrecords melden eine MFU-Steigerung von ungefaehr 2% auf 25%-30%. Das ist ein Teamresultat. Mein Scope umfasst Diagnoseunterstuetzung, Benchmark-Analyse und Compatibility Fix.

Offene Grenze

Ein funktionierender Single-node-Pfad ist kein fertiges Distributed System. Ein HCCL-Deadlock blieb offen; deshalb beansprucht diese Seite keine vollstaendige Produktionsstabilitaet.

Engineering-Lektion

Viele scheinbare Modellfehler sind Contract-Fehler zwischen Framework, Operator und Datenformat. Explizite Input-Grenzen sind Teil der Modellinfrastruktur.