华为 CANN:昇腾 AI 的异构计算架构核心与开源生态解析
CANN 不仅是华为昇腾 AI 的技术核心,更是国产 AI 计算架构自主化的关键载体。通过端云一致的分层架构全栈开源的开放策略与极致易用的开发体验,CANN 正在打破国外 AI 计算架构的生态壁垒,为开发者提供了从 “硬件适配” 到 “应用落地” 的全流程支持。欢迎大家到GitCode参与共建。
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华为 CANN:昇腾 AI 的异构计算架构核心与开源生态解析
一、CANN 是什么?
CANN(Compute Architecture for Neural Networks)是华为针对AI场景推出的异构计算架构,对上支持多种AI框架,对下服务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。
二、CANN 的核心架构与功能
分层架构设计
CANN 采用五层分层架构设计,各层各司其职、协同配合,实现了 “一套 API 适配全系列硬件” 的开发体验,同时最大化释放昇腾芯片的算力潜能。

CANN 采用五层架构,各层协同工作:
- AscendCL (昇腾计算语言):提供统一 C/C++ API,屏蔽硬件差异,实现 “一套 API,全系列适配”
- 服务层:包含 1400 + 优化算子库和调优引擎,支持模型加速
- 编译层:将计算图转换为昇腾硬件指令,进行算子融合和内存优化
- 执行层:负责模型运行、内存管理和任务调度
- 基础层:提供硬件驱动和设备管理
三、CANN 的开源与生态战略
2025 年 8 月,华为正式宣布CANN 全面开源开放,这是其生态建设的里程碑:
- 开源范围:全栈开源(编译器、算子库、运行时、通信库)
- 开放内容:1400 + 高性能算子、900 + 预训练模型、CUDA 转译层
- 生态共建:成立 CANN 技术指导委员会,吸引开发者参与
- 目标:构建 “算力中国芯” 的软件底座,打破 CUDA 垄断
目前已经在 gitcode开源 https://atomgit.com/cann
四、CANN 的核心技术特点
CANN 凭借架构开放、极致性能、极简易用三大特性,成为昇腾 AI 生态的核心竞争力,同时降低了 AI 开发者的技术门槛。
1. 架构开放:兼容生态,灵活扩展
- 提供 C/C++、Python 等多类型接口及参考样例,无缝对接 MindSpore、PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架;
- 支持自定义算子开发,兼容第三方算子编程框架,满足个性化 AI 计算需求。
2. 极致性能:软硬协同,算力最大化
- 内置高性能算子库与自研 NB2.0 通信算法,通过算子融合、内存优化等技术,提升算力利用率 30% 以上;
- 基于昇腾达芬奇架构做深度软硬协同优化,充分释放端云侧昇腾芯片的算力潜能。
3. 极简易用:低代码开发,高效迭代
- Ascend C 语言提供简易开发体系与算子模板库,开发者可基于模板快速实现复杂算子开发,3 天即可完成高阶算子落地;
- 提供可视化调优工具与自动化性能分析能力,降低 AI 模型调优的技术门槛。
五、 体验CANN开放项目
| 开源项目地址 | 项目名称 | 项目功能与适用场景 |
|---|---|---|
| https://gitcode.com/cann/ops-math | ops-math | 数学类计算基础算子库,包含 math 类、conversion 类等算子,适用于基础数值计算、数据格式转换等场景 |
| https://gitcode.com/cann/ops-transformer | ops-transformer | Transformer 类大模型计算进阶算子库,涵盖 attention 类、moe 类等算子,适配 GPT、LLaMA 等大模型训练与推理 |
| https://gitcode.com/cann/ops-nn | ops-nn | 神经网络计算高阶算子库,包含 matmul 类、activation 类等算子,支持卷积神经网络、全连接网络等经典模型开发 |
| https://gitcode.com/cann/ops-cv | ops-cv | 图像处理算子库,提供 image 类、objdetect 类算子,适用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务 |
总结
CANN 不仅是华为昇腾 AI 的技术核心,更是国产 AI 计算架构自主化的关键载体。通过端云一致的分层架构、全栈开源的开放策略与极致易用的开发体验,CANN 正在打破国外 AI 计算架构的生态壁垒,为开发者提供了从 “硬件适配” 到 “应用落地” 的全流程支持。欢迎大家到GitCode参与共建。
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