在国产化 AI 算力崛起的浪潮中，昇腾 AI 平台凭借自主研发的 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）异构计算架构，成为连接底层硬件与上层 AI 应用的核心桥梁。CANN 通过软硬件协同优化，为深度学习模型提供了高效的推理与训练能力，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、大模型部署等场景。

本文将从 CANN 的核心特性出发，结合实操代码案例，详细讲解环境配置、算子开发、模型部署全流程，并分享实用的性能优化技巧，帮助开发者快速上手昇腾 CANN 开发，适配 CSDN 技术社区的实战导向风格，适合有 Python/C++ 基础、对国产化 AI 开发感兴趣的技术人员。

一、昇腾 CANN 核心特性深度解析

CANN 作为昇腾 AI 平台的软件基石，其核心优势在于异构计算架构设计与全栈工具链支持，主要具备以下四大特性：

1.1 异构计算调度能力

CANN 深度适配昇腾 NPU（Neural Processing Unit）硬件架构，通过统一的计算调度框架，实现 CPU、NPU、DDR 内存、PCIe 总线等硬件资源的协同工作。其核心机制是：

• 采用 "任务调度 + 数据调度" 双引擎设计，自动分配计算任务到最优硬件单元；
• 支持数据并行、模型并行、流水线并行等多种并行计算模式，适配大模型训练与推理场景；
• 提供统一的内存管理接口，优化数据在设备间的传输效率，减少冗余拷贝。

1.2 多层次编程接口

CANN 为开发者提供了从底层到上层的全栈编程接口，满足不同场景需求：

• TBE（Tensor Boost Engine）：底层算子开发接口，支持自定义高性能算子，适配复杂模型的特殊计算需求；
• ACL（Ascend Computing Language）：模型推理接口，提供 C/C++/Python 多语言支持，可直接加载 OM 模型执行推理；
• 框架适配层：通过 MindSpore、TensorFlow、PyTorch 插件，实现主流 AI 框架的无缝迁移，无需大幅修改代码即可适配昇腾 NPU。

1.3 全栈工具链支持

CANN 配套了完整的开发、调试、优化工具集，降低开发门槛：

• ATC（Ascend Tensor Compiler）：模型转换工具，支持 ONNX/TensorFlow/PyTorch 模型转换为昇腾 NPU 专用的 OM 离线模型；
• MindStudio：一站式开发 IDE，集成代码编辑、模型转换、调试、性能分析等功能；
• npu-smi/ascend-dmi：硬件监控与设备信息查询工具，实时查看 NPU 温度、功耗、显存占用等状态；
• Profiler：性能分析工具，定位模型推理 / 训练中的性能瓶颈（如算子耗时、数据传输延迟等）。

1.4 高性能算子库

CANN 内置了丰富的优化算子库，覆盖计算机视觉（CNN）、自然语言处理（Transformer）、大模型（LLaMA、GPT）等主流场景：

• 算子经过硬件级优化，充分发挥昇腾 NPU 的张量计算能力；
• 支持动态形状输入，适配不同 batch size、序列长度的场景；
• 提供算子自动融合功能，减少计算中间结果的存储与读取开销。

二、昇腾 CANN 环境搭建与验证（实操代码）

环境搭建是 CANN 开发的基础，本节以Ubuntu 22.04 LTS + Ascend 310P/NPU为例，提供一步到位的安装与验证流程。

2.1 环境准备与依赖安装

首先确保系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu 22.04/CentOS 7.6+（64 位）；
• 内核版本：4.15.0+（Ubuntu）/3.10.0+（CentOS）；
• 硬件：昇腾 NPU（如 Ascend 310P、910B、710），确保硬件已正确安装并连接。

执行以下命令安装基础依赖库：

# 更新系统源
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装编译工具与依赖库
sudo apt install -y gcc g++ make cmake libssl-dev openssl libprotobuf-dev protobuf-compiler python3-pip

# 安装Python依赖
pip3 install numpy pandas torch transformers onnx onnxruntime

2.2 CANN 软件包安装（run 包一键安装）

推荐使用昇腾官网提供的run包进行一键安装，自动完成驱动、CANN 核心库、工具集的部署：

# 1. 下载CANN安装包（从昇腾官网获取，需注册账号）
# 下载地址：https://www.hiascend.com/developer/download/ascend-cann

# 2. 赋予安装包执行权限
chmod +x Ascend-cann-toolkit_24.0.RC1_linux-x86_64.run

# 3. 一键安装（--install表示安装，--quiet静默安装，--install-path指定安装路径）
sudo ./Ascend-cann-toolkit_24.0.RC1_linux-x86_64.run --install --quiet --install-path=/usr/local/Ascend

2.3 环境变量配置（永久生效）

安装完成后，需配置环境变量让系统识别 CANN 工具与库文件，编辑~/.bashrc文件：

# 打开环境变量配置文件
vim ~/.bashrc

# 在文件末尾添加以下内容
export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export CANN_PATH=$ASCEND_HOME/ascend-toolkit/latest
export PATH=$CANN_PATH/bin:$CANN_PATH/python/site-packages:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CANN_PATH/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONPATH=$CANN_PATH/python/site-packages:$PYTHONPATH

# 生效环境变量
source ~/.bashrc

2.4 环境验证（关键步骤）

通过以下命令验证 CANN 环境是否安装成功：

（1）查看 CANN 版本与设备信息

bash

ascend-dmi -v

预期输出：

Ascend Device Management Interface (ascend-dmi) Version: 24.0.0
CANN Version: 24.0.RC1
Driver Version: 24.0.0
Chip Type: Ascend 310P
Chip Count: 1
Device Count: 1
Device List: [0]

（2）监控 NPU 硬件状态

npu-smi info

预期输出：

+------------------------------------------------------------------------------+
| npu-smi 24.0.0                  Version: 24.0.0                               |
+----------------------+---------------+----------------------------------------+
| Device  | Name     | Health        | Power(W) | Temp(C) | Memory-Usage(GB) |
+======================+===============+========================================+
| 0       | 310P     | OK            | 19       | 43      | 1.1/16           |
+----------------------+---------------+----------------------------------------+
| Fanspeed(RPM) | Proc(%) | Bus-Id       | Device-Id | Card-Type |
+======================+===============+========================================+
| 2200           | 0       | 0000:82:00.0 | 0         | Standard |
+----------------------+---------------+----------------------------------------+

（3）验证 ATC 工具可用性

atc --version

预期输出：

ATC Tool Version: 24.0.RC1(Build:20240520)

若以上命令均能正常输出，说明 CANN 环境搭建成功。

三、核心实操：CANN 算子开发与模型部署

本节通过两个核心案例，讲解 CANN 的实操开发流程：TBE 自定义算子开发、Llama2-7B 模型 NPU 推理部署。

3.1 案例 1：TBE 自定义算子开发（以 ReLU 为例）

TBE 是 CANN 的底层算子开发框架，支持通过 Python 编写自定义算子，适配昇腾 NPU 的硬件特性。以下以常用的 ReLU 激活函数为例，讲解算子开发流程。

（1）TBE 算子代码（relu_tbe.py）

import te.lang.cce
from te import tvm
from te.platform.fusion_manager import fusion_manager
from topi import generic
from topi.cce import util

# 算子信息配置
@fusion_manager.register("relu_tbe")
def relu_tbe_compute(input_x, output_y, kernel_name="relu_tbe"):
    """
    计算ReLU激活函数：y = max(x, 0)
    """
    # 获取输入张量的 dtype
    dtype = input_x.dtype
    # 转换为float32进行计算（昇腾NPU对float32支持更优）
    if dtype == "float16":
        input_x = te.lang.cce.cast_to(input_x, "float32")
    
    # 执行ReLU计算：max(x, 0)
    output = te.lang.cce.maximum(input_x, tvm.const(0.0, "float32"))
    
    # 转换回原始 dtype
    if dtype == "float16":
        output = te.lang.cce.cast_to(output, "float16")
    
    return output

@util.check_input_type(dict, dict, str)
def relu_tbe(input_x, output_y, kernel_name="relu_tbe"):
    """
    算子入口函数：解析输入输出参数，构建计算图
    """
    # 解析输入张量的形状和 dtype
    shape = input_x.get("shape")
    dtype = input_x.get("dtype").lower()
    
    # 检查输入合法性
    util.check_shape_rule(shape)
    util.check_dtype_rule(dtype, ("float16", "float32"))
    
    # 构建输入张量
    input_tensor = tvm.placeholder(shape, name="input_x", dtype=dtype)
    
    # 调用计算函数
    output_tensor = relu_tbe_compute(input_tensor, output_y, kernel_name)
    
    # 构建计算图
    with tvm.target.cce():
        schedule = generic.auto_schedule(output_tensor)
    
    # 生成算子文件（.o和.json）
    config = {"print_ir": False, "name": kernel_name, "tensor_list": [input_tensor, output_tensor]}
    te.lang.cce.cce_build_code(schedule, config)

（2）算子编译与验证

# 编译TBE算子（生成.o和.json文件）
python3 relu_tbe.py

# 验证算子是否生成成功
ls -l | grep relu_tbe

预期输出：

-rw-r--r-- 1 root root  1234 May 20 15:30 relu_tbe.o
-rw-r--r-- 1 root root  5678 May 20 15:30 relu_tbe.json
-rw-r--r-- 1 root root  2345 May 20 15:29 relu_tbe.py

生成的.o文件是算子的二进制执行文件，.json文件是算子的描述文件，可在 ACL 推理代码中直接调用。

3.2 案例 2：Llama2-7B 模型昇腾 NPU 推理部署

模型部署是 CANN 的核心应用场景，本节以 Llama2-7B 大模型为例，讲解 "PyTorch 模型→ONNX→OM 模型→ACL 推理" 的完整流程。

步骤 1：PyTorch 模型导出为 ONNX 格式

首先使用 Hugging Face 的transformers库加载 Llama2-7B 模型，并导出为 ONNX 格式：

import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer

# 模型路径（本地或Hugging Face仓库）
model_path = "/nas/models/llama2-7b-hf"

# 加载Tokenizer和模型
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.float16,  # 使用FP16精度，减少显存占用
    device_map="cpu"
)

# 构造测试输入
input_text = "请解释什么是人工智能？"
inputs = tokenizer(
    input_text,
    return_tensors="pt",
    padding=True,
    truncation=True,
    max_length=512
)
input_ids = inputs["input_ids"]
attention_mask = inputs["attention_mask"]

# 导出ONNX模型
onnx_model_path = "llama2_7b.onnx"
torch.onnx.export(
    model,
    (input_ids, attention_mask),  # 模型输入
    onnx_model_path,
    opset_version=14,  # ONNX算子集版本
    input_names=["input_ids", "attention_mask"],  # 输入名称（需与OM模型一致）
    output_names=["logits"],  # 输出名称
    dynamic_axes={  # 动态轴配置（支持可变batch size和序列长度）
        "input_ids": {0: "batch_size", 1: "seq_len"},
        "attention_mask": {0: "batch_size", 1: "seq_len"},
        "logits": {0: "batch_size", 1: "seq_len"}
    }
)

print(f"ONNX模型已导出至：{onnx_model_path}")

步骤 2：ONNX 模型转换为 OM 模型（ATC 工具）

使用 CANN 的 ATC 工具将 ONNX 模型转换为昇腾 NPU 支持的 OM 模型，需指定芯片型号、输入精度等参数：

# ATC模型转换命令
atc --model=llama2_7b.onnx \
    --framework=5 \  # 5表示ONNX框架（1：TensorFlow，2：Caffe）
    --output=llama2_7b_om \  # OM模型输出前缀
    --soc_version=Ascend310P \  # 芯片型号（根据实际硬件修改）
    --input_format=NCHW \  # 输入格式
    --input_shape="input_ids:1,-1;attention_mask:1,-1" \  # 动态输入形状（batch_size=1，seq_len可变）
    --precision_mode=force_fp16 \  # 强制使用FP16精度
    --log=info  # 日志级别

转换成功标志：生成llama2_7b_om.om文件，终端输出ATC run success。

步骤 3：基于 ACL Python 接口实现 NPU 推理

使用 CANN 的 ACL Python 接口加载 OM 模型，执行 NPU 推理，并解析结果：

import acl
import numpy as np
from transformers import LlamaTokenizer

# -------------------------- 1. ACL初始化 --------------------------
def init_acl(device_id=0):
    """初始化ACL环境"""
    # 初始化ACL
    ret = acl.init()
    if ret != 0:
        raise RuntimeError(f"ACL初始化失败，错误码：{ret}")
    
    # 选择设备
    ret = acl.rt.set_device(device_id)
    if ret != 0:
        raise RuntimeError(f"设置设备{device_id}失败，错误码：{ret}")
    
    # 创建上下文
    context, ret = acl.rt.create_context(device_id)
    if ret != 0:
        raise RuntimeError(f"创建上下文失败，错误码：{ret}")
    
    return device_id, context

# -------------------------- 2. 加载OM模型 --------------------------
def load_om_model(model_path):
    """加载OM模型"""
    # 从文件加载模型
    model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path)
    if ret != 0:
        raise RuntimeError(f"加载OM模型失败，错误码：{ret}")
    
    # 获取模型输入输出描述
    input_desc = acl.mdl.get_input_desc(model_id)
    output_desc = acl.mdl.get_output_desc(model_id)
    
    return model_id, input_desc, output_desc

# -------------------------- 3. 数据预处理与推理 --------------------------
def infer_llama2(model_id, input_desc, output_desc, tokenizer, input_text):
    """执行Llama2-7B模型推理"""
    # 1. 数据预处理（tokenize）
    inputs = tokenizer(
        input_text,
        return_tensors="np",
        padding=True,
        truncation=True,
        max_length=512
    )
    input_ids = inputs["input_ids"].astype(np.int64)
    attention_mask = inputs["attention_mask"].astype(np.int64)
    
    # 2. 分配NPU内存并拷贝数据
    def copy_data_to_device(data):
        """将数据从CPU拷贝到NPU"""
        data_ptr = acl.util.numpy_to_ptr(data)
        data_size = data.itemsize * data.size
        device_ptr = acl.rt.malloc(data_size, acl.rt.mem_type.MEM_DEVICE)
        ret = acl.rt.memcpy(device_ptr, data_size, data_ptr, data_size, acl.rt.memcpy_kind.MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)
        if ret != 0:
            raise RuntimeError(f"数据拷贝到NPU失败，错误码：{ret}")
        return device_ptr, data_size
    
    input_ids_device, _ = copy_data_to_device(input_ids)
    attention_mask_device, _ = copy_data_to_device(attention_mask)
    input_data = [input_ids_device, attention_mask_device]
    
    # 3. 分配输出内存
    output_size = acl.mdl.get_output_size_by_index(model_id, 0)
    output_device = acl.rt.malloc(output_size, acl.rt.mem_type.MEM_DEVICE)
    output_data = [output_device]
    
    # 4. 执行推理
    ret = acl.mdl.execute(model_id, input_data, output_data)
    if ret != 0:
        raise RuntimeError(f"推理执行失败，错误码：{ret}")
    
    # 5. 结果拷贝与解析
    output_host = acl.rt.malloc_host(output_size)
    ret = acl.rt.memcpy(output_host, output_size, output_device, output_size, acl.rt.memcpy_kind.MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)
    if ret != 0:
        raise RuntimeError(f"结果拷贝到CPU失败，错误码：{ret}")
    
    # 解析logits并生成文本
    logits = np.frombuffer(output_host, dtype=np.float32).reshape(input_ids.shape[0], input_ids.shape[1], -1)
    pred_ids = np.argmax(logits, axis=-1)
    pred_text = tokenizer.decode(pred_ids[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 释放内存
    acl.rt.free(input_ids_device)
    acl.rt.free(attention_mask_device)
    acl.rt.free(output_device)
    acl.rt.free_host(output_host)
    
    return pred_text

# -------------------------- 4. 主函数 --------------------------
if __name__ == "__main__":
    # 配置参数
    device_id = 0
    om_model_path = "llama2_7b_om.om"
    tokenizer_path = "/nas/models/llama2-7b-hf"
    input_text = "请解释什么是人工智能？"
    
    try:
        # 初始化ACL
        _, context = init_acl(device_id)
        
        # 加载OM模型
        model_id, input_desc, output_desc = load_om_model(om_model_path)
        
        # 加载Tokenizer
        tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
        
        # 执行推理
        pred_text = infer_llama2(model_id, input_desc, output_desc, tokenizer, input_text)
        
        # 打印结果
        print(f"输入：{input_text}")
        print(f"输出：{pred_text}")
    
    except Exception as e:
        print(f"推理失败：{str(e)}")
    
    finally:
        # 资源释放
        acl.mdl.unload(model_id)
        acl.rt.destroy_context(context)
        acl.rt.reset_device(device_id)
        acl.finalize()

步骤 4：运行推理脚本并查看结果

# 运行推理代码
python3 llama2_acl_infer.py

预期输出：

输入：请解释什么是人工智能？
输出：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的技术与应用，其核心是让机器具备学习、推理、问题解决、感知、语言理解等类似人类的能力。人工智能涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，广泛应用于智能助手、自动驾驶、医疗诊断、智能推荐等场景，是当前科技发展的核心驱动力之一。

四、昇腾 CANN 性能优化技巧（实战总结）

模型部署后，性能优化是关键环节。结合 CANN 的特性，分享以下 5 个实用优化技巧，可大幅提升推理吞吐量与延迟表现：

4.1 精度优化：合理选择数据精度

昇腾 NPU 对 FP16（半精度）和 INT8（量化精度）支持最优，合理选择精度可在保证效果的前提下提升性能：

• 推荐使用 FP16 精度：大部分模型（如 CNN、Transformer）在 FP16 精度下性能损失极小，但推理速度提升 2-3 倍；
• 量化到 INT8 精度：对于精度要求不高的场景（如分类任务），可通过 CANN 的量化工具将模型量化为 INT8，推理速度提升 4-5 倍；
• 避免使用 FP32 精度：FP32 精度的计算效率较低，显存占用也更大。

量化工具使用示例：

# 将OM模型量化为INT8精度
atc --model=llama2_7b.om \
    --framework=5 \
    --output=llama2_7b_int8 \
    --soc_version=Ascend310P \
    --precision_mode=force_int8 \
    --quant_conf_file=quant.cfg  # 量化配置文件

4.2 批次优化：调整 batch size 充分利用硬件资源

昇腾 NPU 的计算单元支持并行处理多个样本，合理调整 batch size 可提升硬件利用率：

• 建议通过实验找到最优 batch size（如 4、8、16），避免 batch size 过小导致硬件资源闲置；
• 结合动态形状输入（如本文案例中的dynamic_axes配置），支持不同批次大小的灵活推理；
• 对于大模型，可使用batch_size=16或32（根据 NPU 显存大小调整），吞吐量可提升 3-4 倍。

4.3 算子优化：使用内置算子与算子融合

• 优先使用 CANN 内置算子库：内置算子经过硬件级优化，性能远优于自定义算子；
• 开启算子自动融合：通过 ATC 工具的--fusion_switch_file参数配置算子融合规则，减少计算步骤；
• 自定义算子优化：若需开发自定义算子，尽量使用 TBE 的内置 API（如te.lang.cce），避免低效的循环操作。

4.4 数据传输优化：减少 CPU 与 NPU 间的数据拷贝

数据传输是常见的性能瓶颈，可通过以下方式优化：

• 采用 "数据预取 + 异步拷贝" 模式：在推理的同时预取下一批数据，隐藏数据传输延迟；
• 减少数据格式转换：尽量让输入数据的格式与模型要求一致（如 NCHW），避免在推理过程中进行格式转换；
• 使用共享内存：对于频繁访问的数据，可通过 CANN 的共享内存接口（acl.rt.malloc_shared）减少拷贝开销。

4.5 工具辅助：使用 Profiler 定位性能瓶颈

CANN 的 Profiler 工具可精准定位性能瓶颈，优化步骤如下：

随着昇腾 AI 平台的不断迭代，CANN 将持续优化大模型支持、多卡并行、低延迟推理等能力，未来在自动驾驶、智能医疗、工业互联网等领域的应用将更加广泛。建议开发者结合实际业务场景，深入探索 CANN 的高级特性（如多卡推理、模型并行训练），为国产化 AI 生态贡献力量。

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五、总结与展望

昇腾 CANN 作为国产化 AI 计算的核心架构，凭借其异构计算能力、全栈工具链与高性能算子库，为 AI 模型的高效部署提供了强大支撑。本文从核心特性、环境搭建、算子开发、模型部署到性能优化，完整覆盖了 CANN 开发的关键环节，并提供了可直接运行的代码案例，帮助开发者快速上手。

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。

1. 开启 Profiler 性能分析：

   # 运行推理脚本时开启Profiler
   export PROFILER_MODE=on
   export PROFILER_PATH=./profiler_result
   python3 llama2_acl_infer.py

2. 查看 Profiler 报告：通过 MindStudio 打开profiler_result目录下的报告文件，重点关注：
3. 算子耗时：找出耗时最长的算子，优化其实现或替换为更高效的算子；
4. 数据传输耗时：若数据传输占比过高，可通过上述数据传输优化技巧改进；
5. 硬件利用率：若 NPU 计算单元利用率低于 50%，可调整 batch size 或并行策略。

报名链接:https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252