【CANN】开启AI开发新纪元，释放极致计算效率

【作者主页】Francek Chen

【专栏介绍】⌈ ⌈ ⌈人工智能与大模型应用 ⌋ ⌋ ⌋ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。

文章目录

• • 前言
  • 一、什么是CANN？
  • 二、面向应用开发者的极简体验
  • • （一）高性能推理与训练
    • （二）动态形状支持
  • 三、面向算子开发者的强大支持
  • • （一）高效算子开发框架
    • （二）自动流水线优化
  • 四、强大的图引擎与框架适配
  • • （一）计算图优化
    • （二）多框架无缝对接
  • 五、CANN的性能优势
  • 小结

---

前言

在人工智能技术飞速发展的今天，AI模型越来越复杂，应用场景越来越多样，开发者面临着性能优化、跨平台部署、开发效率等多重挑战。华为推出的CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为全场景AI计算基础软件平台，正成为破解这些难题的关键利器。

一、什么是CANN？

CANN是华为昇腾AI计算平台的核心组件，定位为连接上层AI框架与底层硬件的关键枢纽。它通过软硬件协同设计，为开发者提供了极简、高效的全场景AI开发体验。

CANN 生态核心模块一览：

模块类型	核心组件	功能定位
工具链	msOpGen、Model Converter、Profiling Toolkit	算子工程生成、模型格式转换、性能分析
开发框架	Ascend C、AscendCL、TF/PT 插件	算子开发、推理编程、框架生态适配
部署平台	Atlas 系列硬件、MindX SDK	边缘 / 云端推理硬件、行业解决方案套件

二、面向应用开发者的极简体验

（一）高性能推理与训练

CANN提供了简洁易用的Python API，让开发者能够快速部署高性能AI应用。以下是一个简单的图像分类推理示例：

import acl
import numpy as np

class AscendInference:
    def __init__(self, model_path):
        self.device_id = 0
        self.model_path = model_path
        self.init_resource()
        
    def init_resource(self):
        # 初始化设备
        ret = acl.init()
        ret = acl.rt.set_device(self.device_id)
        
        # 加载模型
        self.model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(self.model_path)
        
        # 创建模型描述
        self.model_desc = acl.mdl.create_desc()
        acl.mdl.get_desc(self.model_desc, self.model_id)
        
        # 申请输入输出内存
        self._prepare_buffers()
    
    def infer(self, input_data):
        # 执行推理
        acl.mdl.execute(self.model_id, 
                       self.input_dataset, 
                       self.output_dataset)
        
        # 处理输出
        return self._process_output()
    
    def _prepare_buffers(self):
        # 准备输入输出内存
        input_size = acl.mdl.get_input_size_by_index(self.model_desc, 0)
        output_size = acl.mdl.get_output_size_by_index(self.model_desc, 0)
        
        self.input_ptr = acl.rt.malloc(input_size, 
                                      acl.mem_malloc_type.device)
        self.output_ptr = acl.rt.malloc(output_size, 
                                       acl.mem_malloc_type.device)
        
        # 创建数据集
        self.input_dataset = acl.mdl.create_dataset()
        self.output_dataset = acl.mdl.create_dataset()
        
        input_buffer = acl.create_data_buffer(self.input_ptr, input_size)
        output_buffer = acl.create_data_buffer(self.output_ptr, output_size)
        
        acl.mdl.add_dataset_buffer(self.input_dataset, input_buffer)
        acl.mdl.add_dataset_buffer(self.output_dataset, output_buffer)

# 使用示例
inference_engine = AscendInference("resnet50.om")
result = inference_engine.engine(input_image)

（二）动态形状支持

在实际应用中，输入数据的形状往往是变化的。CANN提供了动态形状支持，让模型能够灵活处理不同尺寸的输入：

import acl
from acl.mdl import DynamicAipp

# 配置动态AIPP预处理
dynamic_aipp = DynamicAipp()
dynamic_aipp.set_input_format(0)  # YUV420SP_U8
dynamic_aipp.set_csc_params(True,  # 使能色域转换
                           [256, 0, 359, 256, -88, -183],  # 矩阵参数
                           [0, 128, 128])  # 偏置参数

# 设置动态尺寸
model_desc = acl.mdl.create_desc()
acl.mdl.set_dynamic_batch_size(model_desc, [1, 2, 4, 8])  # 支持多种batch size
acl.mdl.set_dynamic_image_size(model_desc, [[224, 224], [300, 300]])  # 支持多种分辨率

三、面向算子开发者的强大支持

CANN为算子开发者提供了强大的Ascend C编程语言与TBE工具链，支持通过直观接口快速实现自定义算子。同时，其高效的编译优化、自动性能调优工具及丰富的调试手段，能显著降低开发门槛与周期，将算子性能优化到极致，充分释放硬件算力，满足各类复杂模型对高性能算子的严苛需求。

（一）高效算子开发框架

对于需要自定义算子的开发者，CANN提供了TBE（Tensor Boost Engine）开发框架，支持高性能算子开发：

#include "te/te_platform.h"
#include "te/te_tensor.h"
#include "te/te_compute.h"

class CustomReluOp {
public:
    void Compute(const te::Tensor& input, te::Tensor& output) {
        // 获取线程配置
        int32_t total_elements = input.GetSize();
        int32_t core_num = acl::rtGetDeviceCount();
        
        // 并行计算
        for (int32_t task_id = 0; task_id < core_num; ++task_id) {
            int32_t start = task_id * total_elements / core_num;
            int32_t end = (task_id + 1) * total_elements / core_num;
            
            // 为每个核分配计算任务
            LaunchKernel(input, output, start, end);
        }
    }
    
private:
    __attribute__((noinline)) 
    void LaunchKernel(const te::Tensor& input, 
                     te::Tensor& output, 
                     int32_t start, int32_t end) {
        // 核函数实现
        for (int32_t i = start; i < end; ++i) {
            float value = input.GetData<float>()[i];
            output.GetData<float>()[i] = value > 0 ? value : 0;
        }
    }
};

// 注册自定义算子
TE_REGISTER_OP("CustomRelu")
    .Input("x")
    .Output("y")
    .SetComputeFn([](const te::OpContext& ctx) {
        const auto& input = ctx.Input(0);
        auto output = ctx.Output(0);
        CustomReluOp().Compute(input, output);
    });

（二）自动流水线优化

CANN通过自动流水线技术优化计算过程，提升硬件利用率：

// 流水线并行示例
class PipelineParallel {
public:
    void ParallelCompute() {
        // 第一阶段：数据加载
        acl::rtStream_t stream1;
        acl::rtCreateStream(&stream1);
        LoadDataAsync(stream1);
        
        // 第二阶段：数据预处理
        acl::rtStream_t stream2;
        acl::rtCreateStream(&stream2);
        PreprocessDataAsync(stream2);
        
        // 第三阶段：模型计算
        acl::rtStream_t stream3;
        acl::rtCreateStream(&stream3);
        ComputeAsync(stream3);
        
        // 同步所有流
        acl::rtSynchronizeStream(stream1);
        acl::rtSynchronizeStream(stream2);
        acl::rtSynchronizeStream(stream3);
    }
};

四、强大的图引擎与框架适配

CANN内置强大的图编译与优化引擎，通过算子融合、内存复用等技术大幅提升计算效率。同时提供完善的框架适配层，无缝对接TensorFlow、PyTorch等主流生态，实现模型零成本迁移与高性能执行。

（一）计算图优化

CANN的图引擎能够对计算图进行深度优化，包括算子融合、常量折叠、内存复用等：

# 图优化配置示例
import acl
from acl.graph import GraphOptimizer

optimizer = GraphOptimizer()

# 启用优化选项
optimizer.en_fusion("ConvBiasRelu")  # 卷积+偏置+ReLU融合
optimizer.en_fusion("MatMulAdd")     # 矩阵乘+加法融合
optimizer.en_memory_reuse(True)      # 内存复用
optimizer.en_precision_mode("fp16")  # 混合精度训练

# 应用优化
optimized_graph = optimizer.optimize(original_graph)

（二）多框架无缝对接

CANN支持与主流AI框架的无缝集成，为TensorFlow、PyTorch等框架提供原生支持：

# TensorFlow与CANN集成示例
import tensorflow as tf
from npu_bridge.npu_init import *

# 配置NPU设备
config = tf.ConfigProto()
custom_op = config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name = "NpuOptimizer"
config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF

# 在NPU上运行TensorFlow计算图
with tf.Session(config=config) as sess:
    # 构建模型
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])
    y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1000])
    
    # 模型定义...
    logits = build_resnet50(x)
    
    # 在昇腾设备上训练
    loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=y)
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
    train_op = optimizer.minimize(loss)
    
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(train_op, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})

五、CANN的性能优势

CANN的核心性能优势在于通过软硬件协同设计，彻底释放昇腾AI处理器的算力潜力，为AI应用提供极致效率。

首先，CANN通过深度的图编译与优化技术，实现了计算性能的质的飞跃。 其图引擎能够对神经网络模型进行算子融合、常量折叠、内存复用等数十种优化，将多个小算子合并为一个大内核，显著减少了内核启动与内存访问的开销。其次，CANN凭借其强大的算子库和调度引擎，确保了计算资源的高效利用。 它内置了高度优化的基础算子，并支持灵活的流水线并行与任务调度。再者，CANN的全场景覆盖能力确保了性能的一致性。 从边缘到数据中心，CANN提供统一的架构和接口，使开发者无需针对不同硬件重复优化，即可获得稳定且高性能的执行效率，极大地简化了部署并保障了端边云的协同性能。

实测表明，相较于其他主流AI加速平台，CANN在训练和推理任务中均能实现显著的性能领先。总而言之，CANN是AI计算从"可用"到"高效"的关键，是构建高性能AI应用的首选基石。

小结

CANN作为昇腾AI计算平台的核心，通过其强大的算子开发支持、高效的图引擎能力和完善的多框架适配，为AI开发者提供了极简的开发体验和极致的计算性能。无论是应用开发者还是底层算子开发者，都能在CANN的生态中找到适合自己的开发路径。

随着AI技术的不断发展，CANN将持续演进，为全场景AI计算提供更加强大的基础软件支撑，助力人工智能技术在各个行业的落地应用。

欢迎 点赞👍 | 收藏⭐ | 评论✍ | 关注🤗