应用迁移总是担心性能损耗？苦于找不到优化突破口？这本实战手册不仅提供解决方案，还附赠全套可落地的代码参考。

在上海举办的华为全联接大会2025上，上海交通大学网络信息中心副主任、计算机学院博士生导师林新华教授携最新著作《算力珠玑：鲲鹏昇腾应用开发案例详解》亮相并进行现场签售。这部由林新华教授联合王一超、管海兵共同主编的技术指南，由人民邮电出版社正式出版发行，聚焦国内自主研发的鲲鹏与昇腾计算生态，全面梳理了基于国产算力平台的应用开发与性能调优方法论，致力于为开发者提供既有理论深度又具实操价值的技术宝典。

在全球化算力竞争日益激烈的背景下，掌握自主可控的计算技术已成为推动产业变革的关键要素。但开发者在将应用迁移至鲲鹏、昇腾平台时，往往被架构适配和性能优化等问题所困扰。《算力珠玑》采用"理论+实战"的编写思路，针对性地设计了十个源于真实生产环境的典型案例，系统性地展示了从传统平台到国产算力平台的代码迁移、效能提升及算子开发等关键技术，帮助开发者高效应对迁移挑战。

在鲲鹏平台的应用案例部分，本书着重探讨了高性能计算场景下的优化策略。以上海交通大学自主研发的SuperMan多体构型仿真软件为例，这款用于国产大飞机气动仿真的专业软件需要处理复杂的多节点并行计算难题。开发团队创新性地设计了符合鲲鹏分布式架构的负载均衡算法和动态任务调度方案，大幅降低了集群通信开销，实现了惊人的计算效率线性增长。书中还详解了如何利用NEON向量化技术优化分子动力学软件LAMMPS的计算流程，以及在PPCG与CheFSI本征值求解器中调用鲲鹏专用计算库突破量子化学模拟的性能瓶颈。

至于昇腾平台的内容编排，本书特别强调了AI模型从训练到推理的全链路优化方案。针对热门的视频生成大模型Open-Sora Plan，开发团队创新地采用了稀疏注意力机制配合动态批处理策略，同时在昇腾NPU上实现了高效的异常检测机制，显著提升了训练速度。在船脸识别系统的部署案例中，本书详细揭秘了如何在MindSpore框架下对BatchNorm2d、SiLU激活函数等关键算子进行深度定制，大幅提升模型推理性能的同时保证识别精度。值得一提的是，书中还分享了基于联邦学习技术构建的风机故障诊断系统，展示了昇腾平台在边缘计算场景下兼顾隐私保护与分布式训练的独特优势。

每个案例的讲解均遵循"业务场景→理论原理→代码实现→优化技巧→效果评估"的递进式写作方式，帮助开发者建立起系统性的迁移调优思维。从算法原理剖析到具体代码示例，从性能测试方法到最终优化效果，书中内容层层递进，完整呈现了鲲鹏和昇腾平台在各行业的典型应用范式。

《算力珠玑》不只是一部技术专著，更是推动国产计算生态繁荣发展的实践结晶。该书基于鲲鹏昇腾科教创新卓越中心的研究成果，将顶尖科研团队的前沿实战经验梳理成可复用的技术体系，为高校研究者、企业技术专家及广大开发者提供了权威的学习素材与实操手册。随着国产计算生态的持续演进，书中总结的优化经验有望在材料科学、航空制造、智能制造、工业物联网等战略领域发挥更大价值，助力国产算力技术实现从"可用"到"好用"的跨越，为我国在全球科技竞争中赢得更大主动权。