在AI技術狂飆突進的今天，算力早已成為數字經濟的核心生產力。但鮮為人知的是，即便坐擁最頂尖的AI硬件，若沒有高效的編譯器作為"翻譯官"，芯片算力利用率可能連60%都無法達到。并且這種"算力浪費"在大模型時代尤為突出——訓練一個千億參數模型的成本突破500萬美元，而其中80%的算力消耗竟發生在通信而非計算環節。
Triton等編程語言的崛起，正深刻改變AI開發范式。這種比CUDA更靈活的并行計算語言，讓普通開發者也能輕松取得接近專家級的性能調優效果。但隨之而來的"靈活性-性能"二律背反，卻讓芯片適配陷入兩難：如何在保留Python開發者習慣的同時，釋放硬件的極致算力？
華為在鯤鵬昇騰開發者大會2025給出的答案是：開放AscendNPU IR接口，通過MLIR這一現代AI編譯基礎設施，構建起連接編程語言與硬件的通道。

AI編譯效率困局，一半算力在空轉？
實踐表明，編程語言與算力應用的的互聯互通依舊面臨著諸多挑戰：
首先是動態圖框架的編譯時損耗難以規避。PyTorch 等動態圖框架雖提供靈活調試體驗，但編譯階段無法獲取完整計算圖信息。
如果把這一過程比作同聲傳譯場景，譯者（編譯器）只能逐句聽取內容（動態計算圖），無法提前知曉完整講稿。訓練模型時，動態分支決策引發的編譯開銷，如同譯者每翻譯 10 句話就有 5 句因突然插入的專業術語而停頓，導致整體翻譯效率大打折扣。然而， 靜態圖（使用 inductor-Triton）則要求譯者譯者背誦整本專業詞典（模型整體結構與硬件指令），雖能提升翻譯速度，卻讓日常對話（業務迭代）變得磕磕絆絆。
其次是異構計算環境的通信編譯優化缺失。在 CPU 與 GPU/TPU 構成的混合算力集群中，傳統編譯器難以對跨設備數據傳輸進行全局優化。PCIe 接口搬運數據時，GPU 計算時間消耗在等待數據 “翻譯”，類似電話兩端因信號延遲導致對話中斷。而 CXL 內存池化技術帶來的分布式存儲，讓傳統編譯器的內存預測如同老舊的電話交換機，通話內容因信道干擾而失真，不得不反復重述。
最后是硬件架構碎片化導致編譯適配成本激增，不同 AI 硬件的指令集與存儲層次差異顯著，導致編譯適配難度劇增。這就好比不同國家的語言和文化差異，使得編譯器需要不斷學習和適應，才能實現高效溝通。更為嚴峻的是，當新增AI硬件時，編譯適配成本如同重新編寫一部多語種詞典，耗時耗力，且易出錯。
針對以上問題，華為畢昇編譯器打造了統一的編譯優化框架，通過MLIR技術橋接不同編程語言與硬件架構，實現高效的端到端編譯調優，實現“一次編寫，多芯運行”，讓算力調度像實時翻譯一樣流暢高效，從底層破解“翻譯效率制約算力釋放”的行業難題。
畢昇編譯器技術全景：三層突破重構AI編譯
具體來說，畢昇編譯器以“全鏈路優化+生態兼容”為核心，打造開發者友好型工具鏈。層層突破，重構AI編譯流程，提升跨架構算力協同效率。
IR 層突破：昇騰硬件的“通用翻譯器”
首先開放AscendNPU IR。AscendNPU IR是針對昇騰硬件設計MLIR能力表達層，它會把昇騰硬件指令操作抽象成一系列高階OP，方便與Linalg方言與其他三方框架進行對接。構建起硬件底層與上層框架的 “橋梁”。它既保留昇騰達芬奇架構的計算特性（如 Cube 計算單元、Vector 核），又支持與 Linalg 等通用方言對接，實現 “一次編寫、多芯運行” 的跨架構兼容性。
同時，AscendNPU IR還具備以下兩種超能力：
一是面向昇騰硬件表達完備能力，抽象硬件計算、搬運、同步等高階OP，通過畢昇編譯器自動實現CV架構映射、片上內存管理、多處理單元流水并行，逐步完成高階表達到LLVM，再到NPU機器碼的翻譯，釋放硬件算力。
二是分層靈活對接上層框架，自下而上OP接口分層開放，分別提供核內資源細粒度接口、核資源抽象接口，支持上層框架靈活對接，助力用戶基于昇騰硬件自主構建上層業務軟件棧，實現高效跨架構協同。此外，畢昇編譯器通過高階抽象的搬運、計算、內存三大類OP描述算子，簡化了開發者對硬件架構細節的感知，僅需掌握Tile切分技巧，即可輕松實現跨架構的高效編程，進一步提升了昇騰硬件的通用性和易用性。并且開放原子級硬件接口（如 LocalTensor 內存控制），允許開發者精細調優算子執行流程。
通過這些創新，畢昇編譯器不僅提升了昇騰硬件的性能上限，還極大降低了開發門檻。
一方面，提供硬件MLIR層能力表達后，用戶與企業能夠快速將自身框架對接到AscendNPU IR，從而實現軟件棧在昇騰平臺的高效運行。
另一方面，AscendNPU IR的分層開放特性，使得開發者可根據具體需求，靈活選擇合適的IR表達層級，滿足個性化定制需求，進一步提升了開發效率和軟件性能。開發者既可選擇Tensor級別的OP進行快速適配，也可選細粒度指令集OP進行深度優化，確保在昇騰平臺上實現最優性能表現。這種靈活性與深度優化的結合，不僅加速了應用落地，還拓寬了昇騰硬件在各領域的應用前景。
此外，AscendNPU IR還為學術界及其他有創新需求的開發者提供了基于昇騰平臺的創新研發機會。通過MLIR層級的抽象表達，開發者可直接基于AscendNPU IR開展前沿研究和技術創新，這不僅有助于豐富MLIR生態系統，更能推動編譯技術的持續突破。
與此同時，通過Linalg方言這座"翻譯橋梁"，AscendNPU IR實現了Triton語言特性的無縫集成，這意味著Python開發者可以用熟悉的語法，即可調用昇騰910B的3PFlops磅礴算力。
編譯鏈重構：端到端優化
畢昇編譯器作為昇騰算子開發的異構編譯器，提供端到端的算子編譯調優能力，在三個層級上進行了優化升級，提升開發效率，降低開發門檻。
在前端表達層，借助混合編程編譯能力，實現Host、Device異構編譯，支持Ascend C高性能算子開發，進一步簡化了跨架構編程流程，提升了昇騰硬件的通用性和易用性。
在中端編譯層，利用親和昇騰微架構技術，自動完成指令調度與合并消減，減少多余訪存，使算子性能提升20%以上，顯著優化了編譯效率。
在后端生成過程中，不僅能自動優化寄存器分配，還可基于動態二進制插樁技術實現分鐘級內存異常定位，精準回溯至源碼異常位置，大幅提升調試效率，縮短開發周期，確保昇騰平臺應用的高效穩定運行。
MindStudio與畢昇編譯器的協同調優
MindStudio作為算子開發輔助工具，集成調試、優化等功能，提供可視化界面和豐富工具鏈，助力開發者高效構建高性能算子，無縫對接昇騰硬件，加速應用創新與落地。兩者通過分層協作實現編譯-調試的全流程閉環，既降低開發者的技術門檻，又釋放硬件的極致算力。
在算子開發過程中，開發者通過 MindStudio 建立算子工程，編寫 ascendc 算子代碼，可直接調用畢昇編譯器進行編譯優化，通過畢昇編譯器的中端優化和后端生成，最終生成昇騰 NPU 的高效二進制文件。
內存檢測方面，畢昇編譯器提供的二進制插樁能力以及調試信息與MindStudio 的可視化工具結合，使開發者可在 MindStudio 界面中直接定位算子異常代碼行，調試周期大幅縮短。
從架構層面來看，MindStudio 為開發者提供易用的調試調優工具鏈，而畢昇編譯器作為底層引擎，負責將代碼轉化為昇騰硬件可執行的指令。例如，在 Triton 算子開發過程中，畢昇編譯器通過一步步優化，經過 AscendNPU IR 生成機器碼后，可以使用 MindStudio 進行調試調優與內存檢測。
而畢昇編譯器針對昇騰 NPU 的 Cube 計算單元、Vector 核等硬件特性進行專項優化（如矩陣運算融合、流水并行），而 MIndStuidio 也給用戶提供了檢測調優的接口，實現 “寫代碼即調優” 的體驗。
同時，畢昇編譯器還支持主機側與設備側的異構編譯，MindStudio 則提供跨架構調試與性能分析工具，幫助開發者平衡不同算力的負載。
從 “技術工具” 到 “生態樞紐” 的質變
可以說，畢昇編譯器的此次升級標志著AI基礎設施正在經歷從"技術工具"到"生態樞紐"的關鍵蛻變。
對于Python開發者來說，無需改變編程習慣，即可享受昇騰硬件的澎湃算力，真正實現"一次編寫，多芯運行" ；對于企業開發人員來說，多框架適配成本下降，算子開發周期縮短，大幅加速AI應用落地； 而從產業側來看，開放的AscendNPU IR正推動MLIR成為AI編譯器的"通用語言"。
當編譯器從單純的"算力翻譯官"進化為連接技術棧各層的"生態連接器"，昇騰通過畢昇編譯器構建的"開放架構+高效執行"的AI開發新范式，正在為全球算力競爭提供中國解決方案。
簡言之，畢昇編譯器的這套打法可以說是為Python開發者、企業及整個產業生態搭建了一個高效、靈活的AI開發平臺，實現了從技術工具到生態樞紐的華麗轉身。