本文系统性地总结了我们以华为昇腾 910C 为国产算力底座，在大模型在线推理场景下完成国产化适配与性能优化工作。项目从建立 Qwen3.5-35B-A3B 在 910C 上的性能基线出发，通过 MindStudio 进行性能剖析定位瓶颈，按照「镜像与版本升级 → 参数与环境变量调优 → vllm-ascend 源码修改 → 算子层融合优化 → MTP 投机解码」五个层次逐层推进，累计落地 20 余项有效优化。

国产算力·昇腾 910C 大模型推理优化（上）：镜像更新与参数调优，提速 40%｜得物技术

文中详细给出每一项优化的动机、实现（含具体源码改动路径与关键代码片段）、验证数据与踩坑记录（包括十余项实测无效或负向的尝试），希望为同样在国产算力上做推理优化的团队提供一份可直接复用的工程参考。

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基于华为昇腾910C国产算力底座，本文系统性完成Qwen3.5-35B-A3B在线推理性能优化。通过五层递进策略（版本升级、参数调优、源码修改、算子融合、MTP投机解码）落地20余项优化，TPOT从14.22ms降至5.0ms（-64.8%），并提供完整避坑清单与可复用工程方法论。

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