一、CANN 与 Ascend C 的关系

昇腾 CANN 是 AI 异构计算架构（类似 CUDA 之于 NVIDIA），而Ascend C 是 CANN 生态下的算子开发语言—— 相当于给开发者一把 “适配昇腾硬件的手术刀”，专门用来写高效算子。更形象的比喻：CANN 是 “操作系统”，Ascend C 是 “编程语言”，用 Ascend C 写的算子，能直接调用 CANN 提供的硬件加速接口。

从技术架构来看，CANN 为 Ascend C 提供了三层核心支撑：一是硬件抽象层，屏蔽不同昇腾芯片（如昇腾 310B、910B）的底层差异，让算子开发无需适配具体硬件型号；二是计算引擎层，提供矩阵乘、向量运算等基础计算能力，Ascend C 可通过内置接口直接调用；三是编译优化层，对 Ascend C 代码进行自动并行化、指令优化，最大化释放硬件算力。

反过来，Ascend C 是 CANN 生态的 “算子入口”：开发者通过 Ascend C 编写的算子，可无缝集成到 TensorFlow、PyTorch 等主流框架（通过 CANN 提供的框架适配插件），也可直接部署到端、边、云等不同场景的昇腾设备上。这种 “一次开发、多端部署” 的特性，让 Ascend C 成为连接开发者与昇腾硬件的核心桥梁。

二、先搞懂昇腾 AI 处理器的 “底子”

写 Ascend C 前，得先了解硬件架构（否则写出来的算子会 “水土不服”）：

• 昇腾芯片的 SoC 形态：一颗昇腾芯片包含 “CPU 集群 + AI Core 集群 + DVPP（媒体处理单元）”，算子主要运行在 AI Core 上；CPU 集群负责任务调度、数据预处理等控制类工作，DVPP 专注于图像 / 视频的编解码、格式转换，三者协同完成 AI 计算全流程。
• AI Core 的达芬奇架构：每个 AI Core 分为 “张量计算单元（TCU）+ 向量计算单元（VCU）+ 标量计算单元（SCU）”——TCU 负责大矩阵乘、卷积等高密度计算（算力可达 TFLOPS 级别），VCU 负责向量级运算（如激活函数、数据拼接），SCU 负责控制逻辑（如循环判断、线程同步）。这种分工明确的架构，要求算子开发需 “按需分配计算任务”，才能充分发挥硬件性能。
• 内存层级结构：昇腾 AI Core 的内存分为全局内存（Global Memory）、局部内存（Local Memory）、寄存器（Register），访问速度依次递增（寄存器最快，全局内存最慢），但容量依次递减。算子开发的核心内存优化思路，就是 “让热点数据尽量存放在高速内存中”，减少全局内存访问次数。
• 核间 / 核内分层：“核间” 指多 AI Core 之间的并行（如一颗昇腾 910B 芯片包含 64 个 AI Core，可同时处理多个算子任务），“核内” 指单 AI Core 内 TCU/VCU/SCU 的协同 ——Ascend C 会通过 “并行标记” 自动适配这两种并行场景，开发者无需手动编写复杂的并行调度逻辑。

举个直观例子：一个卷积算子的执行流程，会先由 CPU 调度将输入数据传输到全局内存；再由 AI Core 的 SCU 分配任务，将卷积核数据加载到局部内存；接着由 TCU 并行执行卷积核与输入特征图的矩阵乘运算，VCU 负责累加结果并执行 ReLU 激活；最后由 SCU 将计算结果写回全局内存。理解这个流程，才能在 Ascend C 开发中做出针对性优化。

三、Ascend C 的核心优势（附代码示例 + 深度解析）

为什么用 Ascend C 写算子？它解决了新手的多个痛点，且每个优势都与昇腾硬件架构深度绑定：

1. 天然适配硬件并行：不用手动写多线程，编译期自动优化

昇腾 AI Core 的并行能力（核间多 Core 并行、核内多计算单元并行），通过 Ascend C 的 “并行标记” 即可调用，无需开发者掌握底层线程调度机制：

这三个阶段会重叠执行（如读阶段的第 2 批数据和算阶段的第 1 批数据同时进行），理论上可让硬件利用率达到 100%，开发者无需手动编写流水线逻辑。

（2）内置硬件优化接口

Ascend C 提供了大量封装好的硬件优化接口，新手直接调用即可实现性能提升，无需理解底层指令：

• 深度解析：__parallel_for是 Ascend C 的核内并行关键字，编译器会根据循环次数 N、硬件计算单元数量，自动拆分循环任务到多个 VCU 线程中执行；如果 N 较大，还会触发 TCU 的向量并行指令，进一步提升计算效率。
• 扩展用法：通过__parallel_for的可选参数，可指定并行粒度（如每次处理 32 个数据）、线程块大小，适配不同计算场景：
• 

  对于核间并行，Ascend C 通过 “算子任务拆分” 机制自动实现：开发者只需在算子定义中指定 “支持核间并行”，CANN 编译时会根据硬件 AI Core 数量，将输入数据分片到多个 Core 上并行处理，最后合并结果。

  2. 降低调优门槛：自动化流水并行 + 内置优化接口

  新手调优的最大痛点是 “不知道从哪下手”，Ascend C 通过两大特性降低调优难度：

  （1）自动化流水并行调度

  Ascend C 编译器会自动将算子的 “读数据→计算→写结果” 拆成流水线，让 AI Core 的计算单元和内存访问单元 “并行工作”，避免硬件空闲。例如一个 “乘加” 算子（output[i] = input[i] * weight[i] + bias[i]），流水线会分为三个阶段：

• 读阶段：从全局内存读取 input、weight、bias 数据到局部内存；
• 算阶段：TCU/VCU 执行乘加运算；
• 写阶段：将计算结果写回全局内存。
• 优势解析：ascendc::gemm接口已针对昇腾 TCU 进行深度优化，支持不同矩阵维度、数据类型的自动适配，性能接近硬件理论上限，比新手手动编写的矩阵乘算子性能高 3-5 倍。

3. 兼容通用规范 + 硬件特性：兼顾易用性和性能

Ascend C 遵循 C/C++11 及以上标准，同时提供硬件专属扩展，让熟悉 C/C++ 的开发者能快速上手：

（1）兼容 C/C++ 标准语法

开发者可直接使用 C/C++ 的变量定义、循环、条件判断等语法，无需学习全新的语言体系：

2）硬件专属变量限定符

通过关键字声明变量的内存存储位置，实现内存优化：

限定符	内存位置	适用场景	示例代码
__global__	全局内存	多线程共享数据、输入输出数据	__global__ float input[N];
__local__	局部内存	线程块内共享数据、热点数据缓存	__local__ float cache[256];
__private__	线程私有内存	线程独立变量	__private__ int tid = __get_local_id(0);

示例：利用__local__缓存热点数据，减少全局内存访问：

4. 完善的错误处理与调试支持

新手开发时最怕 “报错无头绪”，Ascend C 提供了结构化的错误处理机制和调试接口：

配合昇腾调试工具（如 Ascend Debugger），可实时查看算子运行时的内存数据、线程状态、硬件寄存器值，快速定位 “计算错误”“性能瓶颈” 等问题。

四、从训练营学 Ascend C：手把手带你落地实战

CANN 训练营 2025 第二季的「Ascend C 概述」课，会从 “是什么→怎么用” 拆解，兼顾理论与实操，让新手能快速上手：

1. 全流程实战：从代码编写到 NPU 运行

讲师会现场演示 “用 Ascend C 写一个简单的 MatMul 算子”，覆盖完整开发链路：

（1）算子定义与接口声明

（2）核函数编写与并行优化

对于 AI 开发者来说，Ascend C 不仅是一门算子开发语言，更是进入昇腾异构计算生态的 “钥匙”。通过 CANN 训练营 2025 第二季的系统学习，新手能快速掌握 Ascend C 的核心语法和开发技巧，理解算子与硬件的适配逻辑，为后续的性能调优、复杂算子开发打下坚实基础。

2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。获得Ascend C算子中级认证，即可领取精美证书，完成社区任务更有机会赢取华为手机，平板、开发板等大奖。
报名链接:

https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252