在AI算力爆发的时代，昇腾NPU以其高效的并行计算能力，成为支撑大模型训练、计算机视觉等任务的核心硬件。而CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为昇腾生态的核心异构计算架构，是连接上层AI框架与底层NPU硬件的关键桥梁。本文将从昇腾NPU的架构特性出发，逐层剖析CANN的技术原理，最终落脚到自定义算子的开发实践，为开发者提供一份全栈式的技术探索指南。

昇腾NPU与CANN架构全解析：技术文章大纲

昇腾NPU概述

• 昇腾NPU的定义与核心定位
• 昇腾系列芯片（如昇腾910、昇腾310）的性能参数与适用场景
• NPU与传统CPU/GPU的架构差异与优势

CANN架构深度解析

• CANN（Compute Architecture for Neural Networks）的整体设计目标
• 核心组件：算子库、编译器、运行时引擎、工具链
• 异构计算架构下的资源调度机制

昇腾NPU的硬件架构

• 达芬奇核心（Da Vinci Core）的微架构设计
• 张量计算单元（Tensor Core）与向量计算单元（Vector Core）的协同
• 内存层次结构与带宽优化策略

CANN软件栈关键技术

• 自动算子生成与优化技术（如AutoTune）
• 图编译与融合（Graph Compiler & Fusion）的实现原理
• 分布式训练与推理的通信优化（如Hybrid Parallel）

典型应用场景与性能案例

• 昇腾NPU在CV/NLP领域的推理加速表现
• CANN支持的框架（TensorFlow/PyTorch/MindSpore）适配实践
• 实际部署案例：智慧城市、自动驾驶中的性能对比

生态与开发者工具

• 昇腾开发者社区与资源（文档、模型库、工具包）
• CANN Toolkit的使用方法与调试技巧
• 未来演进方向：支持更复杂模型与边缘计算场景

总结与展望

• 昇腾NPU与CANN在AI基础设施中的竞争力
• 技术挑战与潜在突破点（如能效比、通用性）
• 对中国AI芯片产业发展的长期影响

一、昇腾NPU：专为AI而生的硬件架构

昇腾NPU的核心优势源于其“硬件-软件”协同优化的架构设计，其中最具代表性的是达芬奇架构（Da Vinci Architecture）。与传统CPU、GPU不同，达芬奇架构采用了“计算单元阵列化+指令集专用化”的设计思路，能够高效适配AI任务中大量的矩阵运算和数据并行场景。

1.1 达芬奇架构核心组成

达芬奇架构的基本计算单元是计算集群（Compute Cluster，CC），每个CC内部包含多个AI Core和AI CPU，同时搭配专用的存储单元和互联总线，形成独立的计算单元。其核心组成可通过下表清晰展示：

核心组件	功能描述	核心优势
AI Core	核心计算单元，支持FP16/FP32/INT8等多种数据类型，包含矩阵计算单元（Cube Unit）、向量计算单元（Vector Unit）和标量计算单元（Scalar Unit）	Cube Unit专为矩阵乘法设计，算力密度达TFLOPS级别，是AI计算的核心
AI CPU	负责控制流处理、任务调度和辅助计算，兼容ARM指令集	轻量化设计，降低控制流开销，提升计算单元利用率
Local Memory	CC内部高速存储，用于暂存计算数据，减少与外部内存的交互	带宽高、延迟低，解决AI任务中“数据搬运瓶颈”
互联总线	连接多个CC及外部存储，支持数据高速传输	支持多CC并行计算，提升整机算力扩展性

昇腾NPU的架构层次可概括为“芯片-板卡-整机”三级，其中芯片层的达芬奇架构提供基础算力，板卡层通过多芯片集成提升算力规模，整机层则通过集群技术实现超大规模算力扩展。其架构逻辑如下图所示​​​​​​​​​​​​​​

1.2 昇腾NPU的核心算力优势

基于达芬奇架构，昇腾NPU在AI计算场景中展现出三大核心优势：

• 高能效比：专用计算单元针对AI任务优化，相比通用CPU，同等算力下功耗降低50%以上；

• 高并行度：单芯片可集成多个CC，支持数千线程并行计算，适配大模型的海量参数运算；

• 灵活适配性：支持从端侧（昇腾310B）到云端（昇腾910B）的全场景部署，满足不同算力需求。

二、CANN架构：连接硬件与AI框架的桥梁

如果说昇腾NPU是“算力引擎”，那么CANN就是“引擎控制系统”。CANN架构通过“分层解耦”的设计，向上支撑TensorFlow、PyTorch等主流AI框架，向下适配昇腾NPU硬件，实现“框架无关”与“硬件透明”的开发体验。

2.1 CANN的分层架构设计

CANN的架构自下而上可分为硬件层、驱动层、算子层、框架层四个核心层次，各层职责清晰且相互协同：

1. 硬件层：昇腾NPU芯片及板卡，提供基础算力；

2. 驱动层：昇腾设备驱动（Driver），负责硬件资源的管理和调度，是操作系统与硬件的交互接口；

3. 算子层：包含CANN提供的基础算子库（如MatrixMul、Conv2d）和自定义算子，是计算逻辑的核心载体，直接决定计算效率；

4. 框架层：通过Adapter（适配器）对接上层AI框架，将框架的API调用转换为CANN的算子调用，实现“一键迁移”。

2.2 CANN的核心技术特性

CANN之所以能充分发挥昇腾NPU的算力，关键在于其具备三大核心技术特性：

• 算子自动优化：通过Tensor Compiler（TBE）工具，可将高层计算逻辑自动转换为优化后的硬件指令，减少开发者的底层优化工作量；

• 异构任务调度：支持CPU、NPU等多设备协同计算，自动分配任务负载，提升整体计算效率；

• 全场景适配：提供从开发、编译、部署到运维的全流程工具链（如MindStudio），支持端、边、云全场景部署。

三、CANN算子开发实践：从理论到代码

算子是AI计算的基本单元，当CANN提供的基础算子无法满足特定业务需求时，就需要进行自定义算子开发。本节将以“简单加法算子”为例，基于TBE（Tensor Boost Engine）开发工具，完整演示CANN算子的开发流程。

3.1 开发环境准备

首先需要搭建CANN算子开发环境，核心依赖如下：

依赖组件	版本要求	安装方式
昇腾驱动	≥22.0.0	通过昇腾官网下载对应版本驱动包，执行rpm/deb安装
CANN Toolkit	≥22.0.0	与驱动版本匹配，通过apt/yum或源码编译安装
MindStudio	≥5.0.0	昇腾专属IDE，支持算子开发、调试一站式操作
Python	3.7~3.9	系统自带或通过conda安装

3.2 自定义算子开发流程

CANN自定义算子开发遵循“定义-实现-编译-测试”的流程，核心是基于TBE的API实现算子的计算逻辑，并通过工具链完成编译和部署。

步骤1：算子信息定义

首先创建算子的配置文件（op_info.json），定义算子的基本信息、输入输出格式、支持的数据类型等，示例如下：

{
  "op": "AddCustom",
  "language": "python",
  "input_desc": [
    {
      "name": "x",
      "dtype": ["float16", "float32"],
      "format": ["ND"]
    },
    {
      "name": "y",
      "dtype": ["float16", "float32"],
      "format": ["ND"]
    }
  ],
  "output_desc": [
    {
      "name": "z",
      "dtype": ["float16", "float32"],
      "format": ["ND"]
    }
  ],
  "attr": [],
  "kernel_name": "add_custom"
}

步骤2：算子计算逻辑实现

基于TBE的API编写算子的计算逻辑（add_custom.py），核心是通过te.lang.cce模块调用NPU的专用计算接口，实现输入张量的加法运算：

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

# 算子注册装饰器
@fusion_manager.register("AddCustom")
def add_custom_compute(x, y, kernel_name="add_custom"):
    """
    计算逻辑：z = x + y
    参数：
        x: 输入张量1
        y: 输入张量2
        kernel_name: 算子核函数名
    返回：
        输出张量z
    """
    # 调用TBE的加法接口，自动适配NPU硬件
    z = te.lang.cce.vadd(x, y)
    return z

@util.check_input_type(dict, dict, dict, str)
def add_custom(x, y, z, kernel_name="add_custom"):
    """
    算子入口函数：解析输入输出信息，构建计算图
    """
    # 解析输入张量的shape和dtype
    shape_x = x.get("shape")
    dtype_x = x.get("dtype").lower()
    shape_y = y.get("shape")
    dtype_y = y.get("dtype").lower()
    
    # 检查输入合法性（shape一致、dtype支持）
    util.check_shape_rule(shape_x)
    util.check_shape_rule(shape_y)
    util.check_tensor_shape_size(shape_x)
    util.check_tensor_shape_size(shape_y)
    assert shape_x == shape_y, "Input shapes must be the same!"
    assert dtype_x in ["float16", "float32"], "Unsupported dtype!"
    
    # 构建TVM张量
    data_x = tvm.placeholder(shape_x, name="data_x", dtype=dtype_x)
    data_y = tvm.placeholder(shape_y, name="data_y", dtype=dtype_y)
    
    # 调用计算逻辑
    res = add_custom_compute(data_x, data_y, kernel_name)
    
    # 构建计算图并返回
    with tvm.target.cce():
        schedule = generic.auto_schedule(res)
    config = {"name": kernel_name, "tensor_list": [data_x, data_y, res]}
    te.lang.cce.cce_build_code(schedule, config)
}

步骤3：算子编译与生成

使用CANN提供的op_build工具对算子进行编译，生成可在昇腾NPU上运行的二进制文件（.o文件）和算子描述文件（.json）。编译命令如下：

# 进入算子代码目录
cd add_custom_op
# 执行编译命令，指定输出目录和日志级别
op_build --op_info op_info.json --soc_version Ascend910B --output ./output --log info

编译成功后，输出目录会生成add_custom.o（算子二进制）和add_custom.json（算子信息）两个核心文件。

步骤4：算子测试与验证

通过MindStudio的算子测试工具，或编写Python测试脚本，验证算子的功能正确性和性能。测试脚本示例如下：

import numpy as np
from ais_bench.infer.interface import InferSession

# 初始化昇腾推理会话
sess = InferSession(device_id=0)
# 加载自定义算子
sess.load_custom_op("./output/add_custom.json", "./output/add_custom.o")

# 构造测试数据（shape为[2,3]，float32类型）
x = np.random.rand(2, 3).astype(np.float32)
y = np.random.rand(2, 3).astype(np.float32)
# 执行算子推理
z = sess.infer([x, y])[0]

# 验证结果正确性（与numpy加法对比，误差小于1e-6）
z_np = np.add(x, y)
assert np.allclose(z, z_np, atol=1e-6), "Operator test failed!"
print("Custom operator test passed!")
print("Input x:\n", x)
print("Input y:\n", y)
print("Output z:\n", z)
print("Numpy output z_np:\n", z_np)

3.3 算子性能优化技巧

功能正确只是算子开发的第一步，性能优化是核心目标。基于CANN的算子优化可从以下三个维度入手：

• 数据复用优化：通过te.lang.cce.cache_read将输入数据缓存到Local Memory，减少重复读取外部内存的开销；

• 并行度提升：利用TBE的自动调度功能，通过schedule.split、schedule.bind等接口，将任务拆分到多个AI Core并行执行；

• 数据类型优化：在精度允许的场景下，将float32转为float16或INT8，提升计算效率（CANN提供te.lang.cce.cast_to接口实现类型转换）。

四、昇腾+CANN生态：未来展望

随着大模型、自动驾驶等场景的算力需求激增，昇腾NPU与CANN架构的生态正不断完善。华为已开放昇腾开源社区（OpenAscend），提供丰富的算子库、工具链和开发案例；同时，CANN也在持续适配更多主流AI框架，降低开发者的迁移成本。

对于开发者而言，深入理解昇腾NPU的架构特性，掌握CANN算子的开发与优化技巧，不仅能充分发挥硬件算力，更能在AI算力国产化的浪潮中占据核心竞争力。

结语

本文从昇腾NPU的达芬奇架构出发，剖析了CANN的分层设计逻辑，最终通过一个完整的自定义算子开发案例，展现了“硬件-架构-开发”的全栈技术链路。昇腾+CANN的组合，为AI计算提供了高效、灵活的解决方案，而算子作为连接软硬件的核心载体，其开发能力将成为未来AI工程师的核心技能之一。希望本文能为开发者提供有价值的技术参考，共同推动昇腾生态的发展。

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