在当今科技飞速发展的时代，汽车行业正迎来一场智能化的变革。基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的辅助驾驶 AI 应用，为这场变革注入了强大的动力。
昇腾 AI 异构计算架构 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为针对 AI 场景推出的异构计算架构 ，向上支持多种 AI 框架，包括 MindSpore、PyTorch、TensorFlow 等，向下服务 AI 处理器与编程，发挥承上启下的关键作用，是提升昇腾 AI 处理器计算效率的关键平台。同时针对多样化应用场景，提供多层次编程接口，支持用户快速构建基于昇腾平台的 AI 应用和业务。
辅助驾驶作为汽车智能化的重要组成部分，旨在借助汽车对周围环境的自动感知和分析，让驾驶员预先察觉可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的辅助驾驶 AI 应用，具备强大的计算能力和高效的编程接口，为实现这一目标提供了有力的支持。
在接下来的内容中，我们将深入阐述基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的辅助驾驶 AI 应用的原理和优势，带您领略这一创新技术的魅力。
二、CANN 是什么
1. 异构计算与人工智能的关系
在当今人工智能高速发展的时代，异构计算在其中扮演着至关重要的角色。
近年来，人工智能广泛融入日常生活，如智能助手、人脸识别摄像头、自动驾驶汽车等。要让机器拥有人类技能，就需搭建类似人类大脑的 "神经网络"，即 AI 算法或模型，并通过大量数据训练。然而，这个过程涉及高度复杂的算法和巨大的计算量，以 GPT-3 为例，参数量达 1750 亿，样本大小 45TB，单次训练时间以月为单位，如何提高计算效率成为人工智能的核心问题。
在人工智能计算中，多涉及矩阵或向量的乘法和加法，CPU 这类通用处理器处理此类计算需求效率较低。现实应用中，主要利用擅长大规模并行计算任务的 AI 加速器完成，如 NPU（昇腾 AI 处理器）等专用处理器。由于计算的多样性，在这些加速器内部存在非常多不同架构的计算单元，异构计算就是在同一计算系统集成不同类型或架构的处理单元，以更有效地执行不同类型的任务。为充分利用这些异构算力，就需要构建一套统一的编译优化和编程接口体系，实现底层多样算力与上层框架 / 算法的解耦、互通，发挥不同处理器的优势，通过协同工作提高整个系统的性能、能效和灵活性。
2. CANN 的定义和作用
CANN（Compute Architecture for Neural Networks）是华为针对 AI 场景推出的异构计算架构，对上支持 PyTorch、TensorFlow 以及昇思 MindSpore 等业界主流 AI 框架，对下使能昇腾 AI 处理器，发挥承上启下的关键作用，是提升昇腾 AI 处理器计算效率的关键平台。同时针对多样化应用场景，提供高效易用的编程接口，支持用户快速构建基于昇腾平台的 AI 应用和业务。
3. CANN 的技术优势
1.极致性能：
CANN 从 2018 年的第一个版本发展至今，经过多个版本的迭代，积累了众多技术优势。
为让 AI 任务在异构硬件上加速计算，CANN 对整个计算图进行编译优化。它把计算图做加工和精简，大图变成若干子图，并根据各异构硬件上擅长处理的计算任务类型，将各计算子图下发到 CPU、NPU、甚至是 NPU 内部更小的异构单元上执行。
同时，CANN 通过类似工厂流水线的方式让计算任务自动并行起来，提高整个系统的性能。
除了针对计算图的优化，CANN 更是将计算图中的节点（即 AI 算子）适配昇腾硬件进行了深度优化，并预置到内部的加速库中。其中不仅有包含常用深度学习算法计算类型的 NN（NeuralNetwork）算子库、能够提供高性能媒体数据处理能力的 DVPP（Digital Vision Pre-Processing）算子库、分布式训练中提供卡间高效数据传输的 HCCL（Huawei Collective Communication Library）算子库，更有覆盖 Transformer 网络大模型结构泛化的高性能融合算子库。
2.极简易用：
在编程易用性方面，CANN 能够端到端使能从算子到模型算法的开发及部署，帮助开发者快速构建基于昇腾平台的 AI 应用及业务。
然后，将处理后的图像输入到已经训练好的模型中进行推理。在这个过程中，AscendCL 负责模型的加载与执行，充分发挥昇腾 AI 处理器的强大算力。
最后，对模型的输出结果进行后处理，包括非极大值抑制等操作，以得到准确的车辆及车道线检测结果。
3. 算力平台支持
昇腾 AI 基础软硬件平台提供强大算力，CANN 进行软硬件协同优化，释放硬件算力，加速模型训练。
强大算力基础：昇腾 AI 基础软硬件平台依托昇腾 AI 处理器强大的算力，为辅助驾驶 AI 应用提供了坚实的计算基础。无论是处理大规模的交通视频数据，还是进行复杂的模型训练，都能轻松应对。
CANN 协同优化：CANN 作为异构计算架构，通过软硬件协同优化，充分释放硬件算力。例如，在全新一代 CANN 5.0 版本中，通过图级和算子级的编译优化、自动调优等软硬件深度协同优化，全面释放硬件澎湃算力，达到 AI 模型训练性能的大幅提升。针对包括分类、检测、NLP、语义分割在内的常用模型训练场景，均可实现性能翻番，让整个训练过程快到 "飞" 起。
算法框架转换：AI 算法模型可以基于不同 AI 框架定义，而 CANN 能够轻松将华为开源 AI 框架昇思 MindSpore，以及 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等其他常用 AI 框架转换成标准化的 Ascend IR (Intermediate Representation) 表达的图格式，屏蔽 AI 框架差异，让开发者快速搞定算法迁移，即刻体验昇腾 AI 处理器的澎湃算力。
AscendCL 接口在辅助驾驶 AI 应用中发挥了重要作用，使其具备快速编程的优势。AscendCL 是一套用于开发深度神经网络推理应用的 C 语言 API 库，兼具运行时资源管理、模型加载与执行、图像预处理等能力。开发者可以借助 AscendCL 轻松实现图片分类、目标检测等各类 AI 应用。例如在通用目标检测与识别一站式方案中，基于 AscendCL 接口对数据预处理、模型推理、模型后处理等 AI 核心计算逻辑进行模块化组装，实现了车辆检测和车身颜色识别基础功能，同时支持多格式输入和输出、轻松替换和串接模型等特性，为开发者提供了良好的编程选择。
4. 产业应用
西安交大团队和新生代开发者利用 CANN 解决高级辅助驾驶的关键难题，推动自动驾驶产业转型升级。此外，众多汽车企业和科技企业也竞相加入辅助驾驶这条行业赛道，力求不断突破。基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的辅助驾驶 AI 应用，不仅可以实时检测路面车辆，还能计算出车距，辅助驾驶员进行决策。如华为开发的一套基于 CANN 的简易版辅助驾驶 AI 应用，具备车辆检测、车距计算等基本功能，为辅助驾驶入门级项目提供了很好的范例。同时，CANN 还为机器人产业的发展提供了强大的技术支持，昇腾 AI 全栈技术和产品构筑了人工智能的算力基座，赋能上层应用，为辅助驾驶等领域的发展带来了更多可能性。
五、部署实操
以下是基于 CANN 的辅助驾驶 AI 应用的代码示例，包括环境准备、模型下载、样例运行和结果查看等步骤。
一、环境准备
安装昇腾 AI 异构计算架构 CANN，确保版本不低于要求的版本，一般建议安装最新版本以获得更好的性能和功能支持。安装过程可以参考华为官方文档，根据不同的操作系统和硬件环境进行相应的配置。
