CANN 异构计算架构实操指南：从环境部署到 AI 任务加速全流程

一、引言

在人工智能技术飞速迭代的当下，异构计算已成为突破算力瓶颈的核心方向。华为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向 AI 场景的端云一致异构计算架构，通过软硬件协同优化，为 AI 基础设施提供了极致性能的软件支撑。其兼容昇腾系列芯片，覆盖训练、推理全流程，能够大幅提升 AI 任务的运行效率，已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、智能推荐等多个领域。

NPU 工作原理

NPU 并行计算架构

异步指令流：Scalar 计算单元读取指令序列，并把向量计算、矩阵计算、数据搬运指令发送给对应的指令队列，Vector 计算单元、Cube 计算单元、DMA 搬运单元异步地并行执行接收到的指令（“异步并行”：将串行的指令流分解）；

同步信号流：指令间可能会存在依赖关系，为了保证不同指令队列间的指令按照正确的逻辑关系执行，Scalar 计算单元也会给对应单元下发同步指令；

计算数据流：DMA 搬入单元把数据搬运到 Local Memory，Vector/Cube 计算单元完成数据计算，并把计算结果回写到 Local Memory，DMA 搬出单元把处理好的数据搬运回 Global Memory。

AI Core 计算模式

Cube 单元能够高效地执行 MAC（矩阵乘加）操作，目前支持的矩阵大小为 16*16*16

为了体验直观感受 CANN 技术的优势与实操价值，主要使用昇腾 310B 芯片服务器，从环境部署、核心功能验证到实际 AI 任务加速测试，完整记录 CANN 的使用流程，探索其在实际场景中的创新应用可能。

本文测试环境配置如下：

硬件平台：昇腾 310B 芯片服务器（CPU 32 核、内存 128GB、昇腾 310B 芯片 2 张）

操作系统：CentOS 7.9 64 位

软件版本：CANN 7.0.RC1、Python 3.9.2、TensorFlow 2.10.0（适配 CANN 版本）

依赖工具：昇腾驱动 23.0.0、Docker 20.10.24

二、CANN 环境部署全流程

2.1 部署前准备

2.1.1 硬件与系统校验

首先确认服务器满足 CANN 部署的基础要求：

硬件校验：执行 lspci | grep -i ascend，输出昇腾芯片设备信息（如下所示），说明硬件识别正常：

Bash  
\[root@ascend-server ~\]# lspci | grep -i ascend  
01:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Ascend 310B (rev 01)  
02:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Ascend 310B (rev 01)

系统配置：关闭 SELinux（setenforce 0）、禁用防火墙（systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld），内核版本需≥3.10，磁盘可用空间≥100GB。

2.1.2 依赖工具安装

安装 Python、Docker 等基础依赖：

Bash  
\# 安装 Python 3.9  
yum install -y python39 python39-devel  
ln -s /usr/bin/python3.9 /usr/bin/python3  
ln -s /usr/bin/pip3.9 /usr/bin/pip3  
<br/>\# 安装 Docker（用于容器化部署依赖环境）  
yum install -y yum-utils  
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo  
yum install -y docker-ce-20.10.24 docker-ce-cli-20.10.24 containerd.io  
systemctl start docker && systemctl enable docker

2.2 昇腾驱动安装

CANN 依赖昇腾驱动实现与硬件的交互，需优先安装匹配版本的驱动：

从华为昇腾官网下载驱动包（Ascend-hdk-23.0.0-linux-x86_64.run），上传至服务器 /opt 目录；
https://www.hiascend.com/cann ：华为昇腾官网

2、赋予执行权限并安装：

cd /opt  
chmod +x Ascend-hdk-23.0.0-linux-x86_64.run  
./Ascend-hdk-23.0.0-linux-x86_64.run --install

3、验证驱动安装成功：执行 npu-smi info，输出芯片状态信息（如图 1 所示），说明驱动正常加载。

2.3 CANN toolkit 安装

CANN toolkit 包含开发、运行所需的核心工具与库，安装步骤如下：

下载 CANN 7.0.RC1 版本 toolkit 安装包（Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1_linux-x86_64.run）；

执行安装命令：

Bash  
chmod +x Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1_linux-x86_64.run  
./Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1_linux-x86_64.run --install-path=/opt/cann --install

配置环境变量：

Bash  
echo "source /opt/cann/set_env.sh" >> ~/.bashrc  
source ~/.bashrc

安装过程中输入Y同意协议。安装完成后，若显示如下信息，则说明软件安装成功。  
[INFO] Ascend-cann-toolkit install success

2.4 框架适配配置

为让 TensorFlow 等 AI 框架能够调用 CANN 加速，需安装昇腾适配版本的框架插件：

Bash  
# 安装 TensorFlow 适配插件  
pip3 install tensorflow-ascend==2.10.0.1  
# 验证框架与 CANN 兼容性  
python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('NPU'))"

若输出昇腾 NPU 设备信息（如下所示），说明框架适配成功：

[NPUPhysicalDevice(name='/physical_device:NPU:0', device_type='NPU'), NPUPhysicalDevice(name='/physical_device:NPU:1', device_type='NPU')\]

三、CANN 核心功能实操验证

3.1 设备管理功能测试

CANN 提供 npu-smi 工具用于设备管理，支持查看芯片状态、监控资源使用情况：

3.1.1 查看芯片整体信息

Bash  
npu-smi info -t board -i 0

输出结果包含芯片型号、序列号、固件版本、供电模式等核心信息，可快速掌握设备基础配置。

3.1.2 实时监控资源使用率

执行以下命令监控芯片 CPU、内存、功耗的实时变化：

npu-smi info -t usages -i 0 -c 10 # 监控 0 号芯片，输出 10 次数据

输出结果按秒级刷新，包含算力利用率、内存使用率、功耗等指标，便于在任务运行过程中掌握资源占用情况。

3.2 模型转换功能实操

CANN 提供 ATC（Ascend Tensor Compiler）工具，支持将 TensorFlow、PyTorch 等框架的模型转换为昇腾芯片支持的.om 格式，充分发挥硬件加速能力。本次以 ResNet-50 模型为例，演示转换流程：

下载预训练 ResNet-50 模型（resnet50_v1.pb），上传至服务器 /home/models 目录；

执行 ATC 转换命令：

atc --model=/home/models/resnet50_v1.pb \\  
\--framework=3 \\ # 3 表示 TensorFlow 框架  
\--output=/home/models/resnet50_v1 \\  
\--input_format=NHWC \\  
\--input_shape="input:1,224,224,3" \\  
\--log=info

转换成功后，在 /home/models 目录生成 resnet50_v1.om 文件，表示模型转换完成。

模型转换过程中，ATC 工具会自动进行算子优化、内存布局调整等操作，提升模型在昇腾芯片上的运行效率。若转换失败，可通过日志查看错误原因（如模型输入格式不匹配、算子不支持等），针对性调整参数。

四、AI 任务加速测试（基于 ResNet-50 图像分类）

4.1 测试方案设计

本次通过 ResNet-50 图像分类任务，对比「CPU 运行」与「CANN+昇腾 NPU 运行」的性能差异，验证 CANN 的加速效果：

测试数据：ImageNet 验证集的 1000 张图片（尺寸 224×224，RGB 格式）；

测试指标：单张图片推理耗时、1000 张图片总推理耗时、吞吐量（图片/秒）；

测试环境：

CPU 组：仅使用服务器 CPU（32 核）运行；

CANN+NPU 组：使用 1 张昇腾 310B 芯片，通过 CANN 框架加速运行。

4.2 测试代码实现

4.2.1 CANN+NPU 推理代码

```bash
Python  
import time  
import numpy as np  
import tensorflow as tf  
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions  
from ascend_bridge import load_om_model # CANN 模型加载工具  
<br/>\# 加载转换后的.om 模型  
model = load_om_model("/home/models/resnet50_v1.om")  
<br/>\# 加载测试图片并预处理  
def load_and_preprocess_image(image_path):  
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))  
x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)  
x = np.expand_dims(x, axis=0)  
x = preprocess_input(x)  
return x  
<br/>\# 批量推理测试  
image_dir = "/home/dataset/imagenet_val"  
image_paths = \[f"{image_dir}/{i}.jpg" for i in range(1000)\]  
total_time = 0  
<br/>for img_path in image_paths:  
img = load_and_preprocess_image(img_path)  
start_time = time.time()  
\# 模型推理  
predictions = model.predict(img)  
end_time = time.time()  
infer_time = end_time - start_time  
total_time += infer_time  
\# 解析推理结果（可选）  
\# decoded_preds = decode_predictions(predictions, top=1)\[0\]  
\# print(f"图片 {img_path} 分类结果：{decoded_preds\[0\]\[1\]}，置信度：{decoded_preds\[0\]\[2\]:.4f}")  
<br/>\# 计算性能指标  
average_time = total_time / 1000  
throughput = 1000 / total_time  
print(f"CANN+NPU 推理测试结果：")  
print(f"单张图片平均推理耗时：{average_time:.4f} 秒")  
print(f"1000 张图片总推理耗时：{total_time:.2f} 秒")  
print(f"推理吞吐量：{throughput:.2f} 图片/秒")

**4.2.2 CPU 推理代码（对比组）**

```bash
Python  
import time  
import numpy as np  
import tensorflow as tf  
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions  
<br/>\# 禁用 GPU/NPU，仅使用 CPU  
tf.config.set_visible_devices(\[\], 'GPU')  
tf.config.set_visible_devices(\[\], 'NPU')  
<br/>\# 加载 ResNet-50 预训练模型  
model = ResNet50(weights='imagenet')  
<br/>\# 图片预处理函数（与 NPU 组一致）  
def load_and_preprocess_image(image_path):  
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))  
x = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)  
x = np.expand_dims(x, axis=0)  
x = preprocess_input(x)  
return x  
<br/>\# 批量推理测试  
image_dir = "/home/dataset/imagenet_val"  
image_paths = \[f"{image_dir}/{i}.jpg" for i in range(1000)\]  
total_time = 0  
<br/>for img_path in image_paths:  
img = load_and_preprocess_image(img_path)  
start_time = time.time()  
predictions = model.predict(img)  
end_time = time.time()  
infer_time = end_time - start_time  
total_time += infer_time  
<br/>\# 计算性能指标  
average_time = total_time / 1000  
throughput = 1000 / total_time  
print(f"CPU 推理测试结果：")  
print(f"单张图片平均推理耗时：{average_time:.4f} 秒")  
print(f"1000 张图片总推理耗时：{total_time:.2f} 秒")  
print(f"推理吞吐量：{throughput:.2f} 图片/秒")

4.3 测试结果与分析

4.3.1 性能对比分析

测试环境	单张平均推理耗时（秒）	1000 张总耗时（秒）	吞吐量（图片/秒）
CPU（32 核）	0.1286	128.60	7.78
CANN+昇腾 310B	0.0092	9.20	108.70

从测试结果可见：

推理速度：CANN+昇腾 NPU 的单张图片推理耗时仅为 CPU 的 7.15%，总耗时缩短至 1/14，加速效果显著；

吞吐量：CANN+NPU 的推理吞吐量达到 108.70 图片/秒，是 CPU 的 14 倍，能够高效处理批量推理任务；

稳定性：测试过程中，通过 npu-smi 监控芯片状态，算力利用率稳定在 85%-90%，无异常报错，证明 CANN 与硬件的兼容性和稳定性。

五、CANN 创新应用探索与使用建议

5.1 创新应用场景设想

基于 CANN 的端云一致特性与极致加速能力，可探索以下创新应用方向：

边缘 AI 推理部署：借助 CANN 轻量化部署能力，将训练好的模型转换为.om 格式后，部署在昇腾边缘盒子上，应用于智能监控、工业质检等场景，实现低延迟推理；

多模态大模型训练加速：利用 CANN 对分布式训练的优化支持，结合多张昇腾芯片构建训练集群，加速图文、音视频等多模态大模型的训练过程，缩短模型迭代周期；

实时数据处理场景：在智能交通、金融风控等需要实时决策的场景中，通过 CANN 加速数据预处理与模型推理全流程，满足毫秒级响应需求。

5.2 实操使用建议

版本匹配：严格遵循「昇腾驱动→CANN toolkit→AI 框架」的版本匹配关系（可在华为昇腾官网查询兼容性列表），避免因版本不兼容导致部署失败；

模型优化：转换模型时，根据任务需求调整 ATC 工具的优化参数（如 --precision_mode 选择精度模式、–optype_switch 开启算子融合），进一步提升推理性能；

资源监控：在大规模任务运行时，通过 npu-smi 或 CANN 提供的监控工具实时监控芯片状态，避免资源过载导致任务异常；

问题排查：遇到部署或运行问题时，优先查看 CANN 日志（默认路径 /var/log/npu/），结合华为昇腾社区的问题库（https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-945-1.html）快速定位解决方案。

5.3 技术价值总结

CANN 作为异构计算架构的核心代表，通过软硬件协同优化，为 AI 任务提供了高效、稳定的加速能力。其简洁的部署流程、丰富的工具链生态与广泛的场景适配性，降低了 AI 基础设施的使用门槛。无论是开发者进行技术验证、企业搭建生产级 AI 系统，还是科研机构开展创新研究，CANN 都能提供强有力的支撑，推动 AI 技术的普及与落地。

未来，随着 CANN 版本的持续迭代与昇腾硬件生态的不断完善，其在 AI 加速领域的优势将进一步凸显，有望成为更多 AI 项目的首选软件支撑方案。