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什么是CANN和Ascend C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。

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Atlas800昇腾服务器（型号：3000）—SwinTransformer等NPU推理【图像分类】（九）CPU/NPU：鲲鹏 CPU（ARM64）+A300I pro推理卡系统：Kylin V10 SP1【下载链接】【安装链接】驱动与固件版本版本： Ascend-hdk-310p-npu-driver_23.0.1_linux-aarch64.run【下载链接】 Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.1.0.4.220.run【下载链接】 MCU版本：Ascend-hdk-310p-mcu_23.2.3【下载链接】 CANN开发套件：版本7.0.1【Toolkit下载链接】【Ke

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Atlas800昇腾服务器（型号：3000）—CANN安装（二）CPU/NPU：鲲鹏 CPU（ARM64）+A300I pro推理卡系统：Kylin V10 SP1【下载链接】【安装链接】驱动与固件版本版本： Ascend-hdk-310p-npu-driver_23.0.1_linux-aarch64.run【下载链接】 Ascend-hdk-310p-npu-firmware_7.1.0.4.220.run【下载链接】 MCU版本：Ascend-hdk-310p-mcu_23.2.3【下载链接】 CANN开发套件：版本7.0.1【Toolkit下载链接】【Ke

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深度解读昇腾CANN小shape算子计算优化技术，进一步减少调度开销本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN小shape算子计算优化技术，进一步减少调度开销》，作者：昇腾CANN。

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深度解读昇腾CANN模型下沉技术，提升模型调度性能本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN模型下沉技术，提升模型调度性能》，作者：昇腾CANN。AI模型的运行通常情况下需要CPU和NPU（昇腾AI处理器）等AI专用处理器协同工作，CPU所在位置称为主机端（Host），而NPU所在位置称为设备端（Device）。对于采用Host调度的AI模型来说，Host下发Task的时序和Device执行Task的时序是异步的，如果Device执行Task的速度比Host下发Task的速度快，则Device会处于空闲状态。比如，大模型场景的增量推理或训练的FineTu

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深度解读昇腾CANN多流并行技术，提高硬件资源利用率本文分享自华为云社区《深度解读昇腾CANN多流并行技术，提高硬件资源利用率》，作者：昇腾CANN。随着人工智能应用日益成熟，文本、图片、音频、视频等非结构化数据的处理需求呈指数级增长，数据处理过程从通用计算逐步向异构计算过渡。面对多样化的计算需求，昇腾AI处理器内置丰富的硬件计算资源用于处理不同的计算任务。其中，AI Core、Vector Core与AI CPU分别负责AI计算场景下的矩阵、向量与标量计算，DVPP支持图像、视频等数据的加速处理，而HCCL作为华为集合通信库，则提供单机多卡及多机多卡间的

香橙派华为昇腾CANN架构编译opencv4.9为啥要编译opencv4.9.0，因为在4.9.0 中增加了华为昇腾CANN的外接开发库，下图为盒子外观，此次一接到这个盒子，立刻开始开箱操作，首先就是要编译opencv4.9，以前在香橙派3588 的盒子中，也是同样的操作，不过当时编译的是4.6

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一文教你如何调用Ascend C算子本文分享自华为云社区《一文教你如何调用Ascend C算子》，作者：昇腾CANN。Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。基于Ascend C编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件高效实现自定义的创新算法。

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手敲，Ascend算子开发入门笔记分享本文分享自华为云社区《Ascend算子开发入门笔记》，作者： JeffDing 。Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言,原生支持C和C++标准规范，最大化匹配用户开发习惯；通过多层接口抽象、自动并行计算、孪生调试等关键技术，极大提高算子开发效率，助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。