引言

在人工智能技术规模化落地的浪潮中，算力效率与开发便捷性成为开发者关注的核心议题。随着智能制造、智慧医疗、智慧城市等领域对AI应用的需求持续爆发，传统计算架构已难以满足复杂场景下的高性能、低延迟诉求。昇腾AI作为我国自主研发的全栈智能基础平台，凭借芯片、异构计算架构、框架工具的深度协同创新，构建了从底层算力供给到上层应用落地的完整技术生态，为解决行业痛点提供了高效路径。本文结合多次实战开发经历，聚焦昇腾AI核心技术栈，通过算子优化、模型训练与部署的具体代码案例，详细拆解全流程开发要点，分享避坑经验与优化技巧，助力开发者快速掌握昇腾平台的高效开发方法，加速AI应用的工业化落地。

一、昇腾AI核心技术体系与开发环境搭建

1. 全栈技术架构解析

昇腾AI的核心优势源于全栈协同设计，关键组件包括：

- 昇腾NPU：基于达芬奇架构，支持多精度计算与算力虚拟化，为AI任务提供高效算力支撑；

- CANN（Compute Architecture for Neural Networks）：作为异构计算核心，提供算子开发、图优化、内存管理等能力，是连接硬件与上层框架的关键纽带；

- MindSpore：全场景AI框架，与昇腾NPU深度适配，支持训练推理一体化，实现端边云全场景统一部署；

- MindStudio：集成开发环境，提供代码编写、调试、性能分析等一站式工具链，大幅提升开发效率。

2. 标准化开发环境配置

bash  

#!/bin/bash

### 系统依赖安装
sudo apt update && sudo apt install -y gcc g++ make cmake python3-pip libgtk-3-0 libwebkit2gtk-4.0-37

### 昇腾910B驱动安装
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Driver/ASCEND910B/23.0.RC3/Ascend-hdk-910b-npu-driver_5.1.0.16_linux-x86_64.deb
sudo dpkg -i Ascend-hdk-910b-npu-driver_5.1.0.16_linux-x86_64.deb
sudo systemctl start ascend-driver && sudo systemctl enable ascend-driver

### CANN工具包部署
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/8.0.RC1/Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1_linux-x86_64.run
chmod +x Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1_linux-x86_64.run
sudo ./Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1_linux-x86_64.run --install-path=/usr/local/Ascend

### 环境变量配置
cat << EOF >> ~/.bashrc
export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export PATH=\$ASCEND_HOME/bin:\$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=\$ASCEND_HOME/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONPATH=\$ASCEND_HOME/python:\$PYTHONPATH
EOF
source ~/.bashrc

### MindSpore框架安装
pip install mindspore-ascend==2.3.0

### 环境验证
echo "===== NPU设备状态检查 ====="
npu-smi info
echo -e "\n===== MindSpore运行验证 ====="
python -c "import mindspore; mindspore.run_check()"
 

二、核心技术实践：算子优化与模型训练

1. 自定义CANN算子开发（以Softmax算子为例）

（1）算子实现（C语言）

c  语言

// softmax_op.c
#include "cann_api.h"
#include <math.h>
#include <stdlib.h>

// Softmax算子实现：对最后一维进行归一化
CANN_FUNC_ATTR
int SoftmaxOperator(const void *input, void *output, int batch_size, int feature_dim) {
    const float *in_data = (const float *)input;
    float *out_data = (float *)output;

    for (int b = 0; b < batch_size; b++) {
        // 计算当前batch的最大值（数值稳定）
        float max_val = in_data[b * feature_dim];
        for (int f = 1; f < feature_dim; f++) {
            if (in_data[b * feature_dim + f] > max_val) {
                max_val = in_data[b * feature_dim + f];
            }
        }

        // 计算指数和
        float exp_sum = 0.0f;
        for (int f = 0; f < feature_dim; f++) {
            exp_sum += expf(in_data[b * feature_dim + f] - max_val);
        }

        // 归一化得到Softmax结果
        for (int f = 0; f < feature_dim; f++) {
            out_data[b * feature_dim + f] = expf(in_data[b * feature_dim + f] - max_val) / exp_sum;
        }
    }
    return 0;
}

// 算子注册
CANN_OP_REG(Softmax,           // 算子名称
            SoftmaxOperator,    // 算子实现函数
            CANN_RUN_MODE_SYNC, // 同步运行模式
            1,                 // 输入张量个数
            1                  // 输出张量个数
);
 

（2）算子编译与测试

bash  

#!/bin/bash
# 设置环境变量（假设ASCEND_HOME已正确配置）
export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend

# 编译自定义算子
ascend-clang -fPIC -shared -o libsoftmax_op.so softmax_op.c \
  -I$ASCEND_HOME/include \
  -L$ASCEND_HOME/lib64 \
  -lcann
 

# Python测试代码

import numpy as np
from cann import load_op

# 加载编译好的算子库
softmax_op = load_op("./libsoftmax_op.so", "Softmax")

# 测试数据配置
input_data = np.array([
    [1.0, 2.0, 3.0],
    [4.0, 5.0, 6.0]
], dtype=np.float32)

output_data = np.zeros_like(input_data)

# 执行算子
ret = softmax_op(
    input_data,
    output_data,
    input_data.shape[0],  # batch_size
    input_data.shape[1]   # feature_dim
)

# 结果验证
print(f"算子执行状态：{'成功' if ret == 0 else '失败'}")
print("输入数据：\n", input_data)
print("输出数据：\n", np.round(output_data, 4))  # 保留4位小数
 

2. 基于MindSpore的图像分类模型训练

（1）数据加载与模型定义

python  

import mindspore as ms
from mindspore import nn, context, Model
from mindspore.train.callback import LossMonitor, TimeMonitor
from mindspore.dataset import ImageFolderDataset, transforms
from mindspore.nn import Accuracy
from mindsporevision.models import resnet18

### 初始化训练环境
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", device_id=0)

### 数据预处理流水线
trans = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

### 加载数据集
dataset = ImageFolderDataset(
    dataset_dir="./custom_dataset",
    shuffle=True,
    transform=trans
)
dataset = dataset.batch(batch_size=32, drop_remainder=True)

### 定义模型结构
model = resnet18(num_classes=10, pretrained=False)

### 配置损失函数与优化器
loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean")
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=1e-4)

### 构建训练模型
train_model = Model(
    model,
    loss_fn=loss_fn,
    optimizer=optimizer,
    metrics={"accuracy": Accuracy()}
)

### 执行训练过程
callbacks = [LossMonitor(), TimeMonitor()]
train_model.fit(10, dataset, callbacks=callbacks)
 

（2）启动训练与性能优化

python

import mindspore as ms
from mindspore.train import Model, TimeMonitor, LossMonitor
from mindspore.train.callback import Accuracy
from mindspore import FixedLossScaleManager

# 定义回调函数（监控损失与训练时间）
callbacks = [TimeMonitor(), LossMonitor(per_print_times=10)]

# 配置混合精度训练
loss_scale_manager = FixedLossScaleManager(loss_scale=1024, drop_overflow_update=False)

# 创建训练模型实例
train_model = Model(
    model,
    loss_fn=loss_fn,
    optimizer=optimizer,
    metrics={"accuracy": Accuracy()},
    loss_scale_manager=loss_scale_manager,
    amp_level="O2"
)

# 执行训练过程
print("启动模型训练...")
train_model.train(
    epoch=50,
    train_dataset=dataset,
    callbacks=callbacks,
    dataset_sink_mode=True
)

# 保存训练结果
ms.save_checkpoint(model, "resnet18_ascend.ckpt")
print("模型训练完成，权重已保存至 resnet18_ascend.ckpt")
 

三、模型部署实践：昇腾NPU推理与应用集成

1. 模型推理代码实现

python  

import mindspore as ms
from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net
from mindspore.vision.models import resnet18
import numpy as np
from PIL import Image
import mindspore.dataset.vision as T

# 初始化推理环境
ms.set_context(device_target="Ascend", device_id=0)

# 图像预处理（与训练阶段一致）
transform = T.Compose([
    T.Resize((224, 224)),
    T.ToTensor(),
    T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 加载训练好的模型
model = resnet18(num_classes=10, pretrained=False)
param_dict = load_checkpoint("resnet18_ascend.ckpt")
load_param_into_net(model, param_dict)
model.set_train(False)  # 切换至推理模式

# 推理函数
def infer_image(image_path, class_names):
    # 图像加载与预处理
    image = Image.open(image_path).convert("RGB")
    input_tensor = transform(image).unsqueeze(0)  # 添加batch维度
    
    # 执行推理
    output = model(input_tensor)
    pred_prob = ms.ops.Softmax(axis=1)(output).asnumpy()[0]
    pred_label = np.argmax(pred_prob)
    
    # 输出结果
    print(f"图像路径：{image_path}")
    print(f"预测类别：{class_names[pred_label]}")
    print(f"预测置信度：{pred_prob[pred_label]:.4f}")
    return class_names[pred_label], pred_prob[pred_label]

# 类别名称列表（需与训练数据集一致）
class_names = ["class0", "class1", "class2", "class3", "class4", 
               "class5", "class6", "class7", "class8", "class9"]

# 测试推理
infer_image("test_image.jpg", class_names)
 

2. 推理性能优化技巧

python  

import numpy as np
from PIL import Image
import mindspore as ms
from mindspore import ops

# 1. 启用图优化（自动融合算子，提升推理效率）
ms.set_context(graph_kernel_flags="--enable_graph_kernel=true")

# 2. 批量推理函数实现
def batch_infer(image_paths, class_names, batch_size=16):
    # 批量加载并预处理图像
    images = [transform(Image.open(path).convert("RGB")) for path in image_paths]
    batch_tensors = ops.Concat(axis=0)([img.unsqueeze(0) for img in images])
    
    # 分批次推理
    results = []
    for i in range(0, len(batch_tensors), batch_size):
        batch = batch_tensors[i:i+batch_size]
        outputs = model(batch)
        pred_probs = ops.Softmax(axis=1)(outputs).asnumpy()
        pred_labels = np.argmax(pred_probs, axis=1)
        
        for idx, label in enumerate(pred_labels):
            results.append({
                "image_path": image_paths[i+idx],
                "class": class_names[label],
                "confidence": float(pred_probs[idx][label])
            })
    return results

# 测试示例
if __name__ == "__main__":
    # 假设已定义transform预处理和model模型
    image_paths = [f"img{i}.jpg" for i in range(1, 33)]  # 32张测试图像
    class_names = ["cat", "dog", "bird"]  # 示例类别
    
    batch_results = batch_infer(image_paths, class_names, batch_size=16)
    for res in batch_results[:5]:  # 打印前5个结果
        print(res)
 

总结

昇腾AI平台凭借“芯片-架构-框架-工具”全栈协同的技术优势，为开发者提供了从底层算子优化到上层模型部署的端到端完整解决方案，有效解决了AI工业化落地过程中的算力瓶颈、开发复杂、部署繁琐等核心痛点。本文从技术体系解析、标准化环境搭建入手，通过自定义CANN算子、ResNet-18图像分类模型训练、推理部署等具体实践，详细拆解了昇腾AI的全流程开发要点，融入了参数校验、结果验证、性能优化等实战技巧，并提供了可直接复用的代码案例。
 
在多次开发实践中，深刻体会到昇腾生态的核心价值：CANN架构的灵活扩展能力让开发者可按需定制算子，精准突破性能瓶颈；MindSpore框架的全场景适配特性简化了训练与部署的衔接流程，降低了跨设备迁移成本；而MindStudio的一站式工具链则大幅提升了开发、调试、优化的全流程效率。未来，随着昇腾平台在算力、框架、生态等方面的持续迭代，其在计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶、智能制造等领域的应用将更加广泛深入。

对于开发者而言，可充分利用昇腾AI的技术资源与社区支持，结合自身业务场景需求，灵活运用算子优化、混合精度训练、批量推理等技术手段，构建高性能、高可靠的AI应用。相信通过开发者群体的共同探索与实践，昇腾AI生态将不断完善，为我国AI技术自主创新与产业数字化升级注入更强动力

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