把一个开源推理引擎移植到国产加速卡上，并用手写算子替换厂商库在关键路径上的实现。难点不在训练侧——模型要先在目标平台上完成精度转换和布局重排，这一步比微调麻烦得多，做不干净后面算出来全是 inf 和 NaN，再怎么优化都是错的。方法上守三条：每个算子都和参考实现做数值对拍；A/B 必须跑在同一个二进制、同一套测量装置下；基准盯绝对耗时，不盯比值——底下那层太慢会把上层的改进整个淹掉。具体成果受保密约束，不展开。