CANN开发学习依托开源仓库：
https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub

仓库提供体系化CANN实战教程，所有学习案例均以Jupyter Notebook形式编写，图文+可执行代码相结合，上手友好。
仓库quick_start作为入门首章，是新手学习的最佳起点，板块内包含CANN基础原理介绍、首个自定义算子开发实践、昇腾内置算子调用案例、简易大模型推理Demo。其中，Qwen3-8B 模型推理课程非常适合想快速上手大模型在昇腾 NPU 上部署的开发者。
除入门内容以外，仓库还拓展了大量进阶资源：Ascend C轻量化算子开发、卷积算子专项实战、融合算子实现、通用模型推理优化、大模型昇腾部署调优、HiXL通信开发、工业落地案例等。同时配套技术博客、调试工具、竞赛练习脚本，完整覆盖理论学习、代码复现、工程优化、实战竞赛等场景。

系统学习仓库资源后，可以掌握这些核心工程能力：PyTorch/ONNX模型向昇腾平台迁移、ATC离线模型转换、Ascend C高性能自定义算子开发、端到端推理应用开发、NPU推理性能分析与调优，能够独立完成AI算法在昇腾硬件上的国产化部署落地。

整体实践流程：

1. 访问仓库地址，拉取全部教程代码；

git clone https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub

2. 申请远程昇腾算力资源；

3. 将仓库代码上传至远程服务器，使用远程VSCode连接开发环境；

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5. 跟随仓库内Jupyter Notebook教程循序渐进学习，优先完成quick_start入门案例；

6. 按照教程步骤依次复现各类样例，完成模型转换、推理调试、算子开发等实验；

7. 在远程VSCode中直接修改、调试代码，端到端跑通完整流程；

8. 在样例基础上进行二次开发，适配自身业务模型与算法需求。

开发心得

整套教程由浅入深、逻辑连贯，配套可直接运行的完整代码，大幅降低CANN入门门槛，不必花费大量时间在本地搭建驱动、固件、CANN Toolkit复杂环境。依托远程算力搭配VSCode远程开发模式，可以聚焦算法逻辑、算子实现与推理优化，减少环境问题带来的干扰。
学习路线建议由浅入深，优先跑通quick_start入门案例建立基础认知，再根据自身方向选择算子开发或者模型推理进阶教程；熟练掌握官方样例之后，再基于现有代码改造，落地自有项目。

仓库地址：https://gitcode.com/cann/cann-learning-hub